新德里：在早期识别神经退行性疾病方面取得的一项重大成就中，美国研究人员开发出了一款全新的人工智能（AI）工具，可帮助临床医生通过一次广泛可用的脑部扫描来检测与九种痴呆症相关的脑活动模式。
这款名为StateViewer的工具不仅有助于早期发现，还提供了准确的诊断——在88%的病例中识别出了痴呆类型，包括阿尔茨海默病。此外，根据发表在《神经病学》（Neurology）在线期刊上的研究，该工具还使医生解读脑部扫描的速度提高了近两倍，准确率提高了三倍。
梅奥诊所（Mayo Clinic）的研究人员使用超过3600次扫描图像训练和测试了这款人工智能，其中包括痴呆症患者和无认知障碍人群的脑部图像。
目前，诊断痴呆症需要进行认知测试、抽血化验、影像检查和临床访谈，但区分阿尔茨海默病、路易体痴呆和额颞叶痴呆等疾病仍然是一个挑战。
“每一位走进我诊所的患者都带着一个独特的故事，这个故事由大脑的复杂性塑造。”梅奥诊所神经学家大卫·琼斯（David Jones）表示。
“StateViewer体现了我们的这一承诺——朝着更早理解、更精准治疗，以及有朝一日改变这些疾病进程迈出的重要一步。”琼斯补充道。他是梅奥诊所神经学人工智能项目主任。
该工具分析一种名为氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET）的图像，这种扫描显示大脑如何利用葡萄糖作为能量来源。然后，它将扫描结果与一个庞大的数据库进行比对，数据库中包含已确诊痴呆症患者的扫描图像，并识别出与特定类型或组合痴呆症相匹配的模式。
阿尔茨海默病影响的是记忆和信息处理区域，而路易体痴呆则涉及注意力和运动相关区域。额颞叶痴呆则会改变负责语言和行为的大脑区域。
StateViewer通过彩色编码的大脑图谱显示这些模式，突出显示大脑活动的关键区域，从而为所有临床医生（即使没有神经学背景）提供一个直观的解释，说明AI看到了什么以及它是如何支持诊断的。
全球有超过5500万人患有痴呆症，每年新增病例近1000万例。阿尔茨海默病是最常见的类型，目前已是全球第五大死亡原因。
【全文结束】
