在早期识别神经退行性疾病方面取得重大突破，一支来自美国的研究团队开发出一款全新的人工智能（AI）工具，可帮助临床医生通过一次简单且广泛使用的脑部扫描检测与9种痴呆症相关的大脑活动模式。
这款名为StateViewer的工具不仅有助于早期检测，还提供了准确的诊断——它在88%的病例中成功识别了痴呆类型，包括阿尔茨海默病。根据发表在《神经学》期刊上的研究，该工具使临床医生能够以比标准流程快近两倍的速度解读脑部扫描，同时准确性提高了三倍。
梅奥诊所（Mayo Clinic）的研究人员对超过3600次扫描进行了训练和测试，其中包括患有痴呆症的患者以及无认知障碍人群的影像数据。
目前，诊断痴呆症需要进行认知测试、血液检查、成像和临床访谈，但区分阿尔茨海默病、路易体痴呆和额颞叶痴呆等病症仍然具有挑战性。
“每位走进我诊所的患者都带着一个由大脑复杂性塑造的独特故事，”梅奥诊所的神经学家大卫·琼斯（David Jones）表示。“StateViewer体现了这一承诺——朝着更早的理解、更精准的治疗迈进，并最终有朝一日改变这些疾病的进程。”琼斯补充道，他同时也是梅奥诊所神经学人工智能项目（Neurology Artificial Intelligence Programme）的负责人。
该工具分析氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET），这种扫描显示了大脑如何利用葡萄糖作为能量。然后，它将扫描结果与大量已确诊痴呆患者的扫描数据库进行比较，识别出与特定类型或组合类型痴呆相匹配的模式。
阿尔茨海默病影响记忆和处理区域，而路易体痴呆则涉及与注意力和运动相关的区域。额颞叶痴呆则改变了负责语言和行为的区域。
StateViewer通过彩色编码的脑图展示这些模式，突出显示大脑活动的关键区域，为所有临床医生（即使是那些没有神经学培训背景的医生）提供了一个直观解释，说明人工智能看到了什么以及如何支持诊断。
全球范围内，痴呆症影响着超过5500万人，每年新增近1000万例。其中最常见的形式——阿尔茨海默病，现已成为全球第五大死亡原因。
(全文结束)
