梅奥诊所（Mayo Clinic）的研究人员开发了一种新的人工智能（AI）工具，帮助临床医生通过一次广泛可用的扫描识别与九种痴呆症相关的脑活动模式，其中包括阿尔茨海默病（Alzheimer's disease）。这一突破性进展实现了早期、精准的诊断。
该工具名为StateViewer，在2025年6月27日发表于《神经学》（Neurology，美国神经病学学会的医学期刊）上的研究中显示，其在88%的病例中成功识别了痴呆类型。此外，它还使临床医生解读脑部扫描的速度提高了近两倍，准确率比标准工作流程高出三倍。研究人员利用超过3600次扫描对该AI进行了训练和测试，这些扫描图像包括痴呆患者和无认知障碍者的影像资料。
这一创新解决了痴呆护理中的一个核心难题：即使存在多种疾病的情况下，也能实现早期且精确的诊断。随着新疗法的出现，及时诊断可以帮助患者获得最合适的治疗，从而产生最大的效果。该工具可为缺乏神经学专业知识的诊所提供先进的诊断支持。
痴呆症的严峻影响
全球有超过5500万人受到痴呆症的影响，每年新增近1000万例。阿尔茨海默病是最常见的形式，目前已成为全球第五大死因。诊断痴呆通常需要进行认知测试、抽血、成像、临床访谈以及专科转诊。即便经过广泛的检测，区分阿尔茨海默病、路易体痴呆（Lewy body dementia）和额颞叶痴呆（frontotemporal dementia）等疾病仍具有挑战性，即使是经验丰富的专家也难以做到。
StateViewer由梅奥诊所神经科医生兼梅奥诊所神经科人工智能项目主任大卫·琼斯博士（Dr. David Jones）指导开发。
“每个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，”琼斯博士说道，“这种复杂性吸引我投身神经学，并不断推动我对清晰答案的追求。StateViewer体现了这一承诺——迈向更早的理解、更精准的治疗，并最终改变这些疾病的进程。”
为了实现这一愿景，琼斯博士与数据科学家莱兰·巴纳德博士（Dr. Leland Barnard）合作，后者领导了StateViewer背后的人工智能工程。
“在设计StateViewer的过程中，我们始终牢记每一个数据点和脑扫描背后都是一个面临艰难诊断和迫切问题的人，”巴纳德博士说道。“看到这一工具如何通过实时、精准的洞察和指导协助医生，突显了机器学习在临床医学中的潜力。”
将脑部模式转化为临床洞见
该工具分析的是氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET），这是一种显示大脑如何利用葡萄糖作为能量的扫描技术。随后，它将扫描结果与确诊痴呆患者的大量扫描数据库进行比较，识别出与特定类型的痴呆或痴呆组合相匹配的模式。
阿尔茨海默病通常影响记忆和处理区域，路易体痴呆涉及与注意力和运动相关区域，而额颞叶痴呆则改变负责语言和行为的区域。StateViewer通过颜色编码的大脑地图展示这些模式，突出关键的脑活动区域，为所有临床医生（包括没有神经学培训的医生）提供了AI所见及其如何支持诊断的视觉解释。
梅奥诊所的研究人员计划扩大该工具的使用范围，并将继续评估其在各种临床环境中的表现。
欲了解完整的作者名单、披露信息和资金来源，请参阅研究论文。
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