新加坡国立大学卫生系统（NUHS）的跨学科研究团队正将预测性人工智能与个性化健康指导相结合，推动痴呆症的早期检测与治疗。该团队获得了233万新元（约合150万欧元）的研究资金，旨在应对未确诊的痴呆症问题。
根据2023年《新加坡老年人福祉研究》（WiSE）显示，新加坡有51.5%的痴呆症病例尚未被发现。尽管研究表明约45%的痴呆症可通过早期生活方式干预预防，但许多老年人及其家属仍将记忆丧失视为自然衰老现象。项目首席研究员、亚历山大医院老年科高级顾问黄黎冯博士指出："家庭规模缩小和独居老人增多，使早期认知衰退的观察记录更难获取，导致错失早期干预机会。"
新加坡卫生部支持的"认知健康主动优化创新方法"（IMPROVE-COG）项目，整合人工智能技术、社区合作与全球专家资源，旨在将诊疗范式从晚期确诊转向终身脑健康管理。研究团队将开发基于国立大学医院DISCOVERY AI平台数据训练的大型语言模型（LLM），通过分析临床文档识别轻度认知障碍（MCI）和痴呆风险人群。该项目首席技术官安德鲁·马克莫表示："此LLM将为风险分层和群体健康监测提供可扩展的解决方案，提升诊断的准确性、效率和经济性。"
后续研究将联合新加坡国立大学计算机学院特聘教授陈合辉团队，运用地理信息系统（GIS）进行空间分析，探索绿色空间等环境因素与社会因素对认知功能的影响。研究还将推出亚洲首个数字大脑健康工具，包含两大创新模块：
- 脑健康评分（BCS）：综合评估血压、睡眠、社交参与和压力等12项可调节风险因素的综合评分体系，覆盖物理、生活方式、认知及社会情感领域，可监测中风、晚年抑郁等年龄相关脑部疾病；
- 脑健康教练：基于AI的行为干预系统，提供个性化行为指导，追踪用户进展，通过运动、饮食改善和戒烟等脑保护行为促进健康转型。
该工具由美国麻省总医院布里格姆和哈佛医学院脑健康实验室开发，现已成为全球脑健康联盟的核心项目，目标在2050年前降低全球痴呆症、中风和晚年抑郁症发病率30%。
作为新加坡三大公立医疗集群之一，NUHS通过整合区域医疗机构资源，致力于提供创新可持续的医疗解决方案，培养新一代医疗人才。
【全文结束】
