新型AI工具利用單次掃描精準(zhǔn)識別9種失智癥

研究人員開發(fā)出一款新型人工智能工具,能夠幫助臨床醫(yī)生利用一種廣泛可用的單一掃描,精準(zhǔn)識別出 9 種失智癥。

梅奧診所
6月27日
梅奧診所(Mayo Clinic)研究人員開發(fā)出一款新型人工智能(AI)工具,能夠幫助臨床醫(yī)生利用一種廣泛可用的單一掃描,識別出包括阿爾茨海默病在內(nèi)的 9 種失智癥相關(guān)的腦活動模式,這是在早期、精準(zhǔn)診斷領(lǐng)域的一項變革性進展。
根據(jù)近日發(fā)表在美國神經(jīng)病學(xué)學(xué)會醫(yī)學(xué)雜志《神經(jīng)病學(xué)》(Neurology)上的研究,這個名為 StateViewer 的工具幫助研究人員在 88% 的病例中識別出失智癥類型。它還使臨床醫(yī)生能夠以比標(biāo)準(zhǔn)工作流程快近兩倍的速度解讀腦部掃描結(jié)果,并提高三倍的準(zhǔn)確性。研究人員使用超過 3,600 份掃描圖像對該 AI 進行了訓(xùn)練和測試,這些圖像既包括失智癥患者,也包括認知功能正常者的數(shù)據(jù)。

研究于2025年6月27日發(fā)表在《Neurology》(最新影響因子:8.5)雜志上
此項創(chuàng)新解決了失智癥診療中的一個核心挑戰(zhàn):即使在多種病癥并存的情況下,也能實現(xiàn)疾病的早期精準(zhǔn)識別。隨著新療法的不斷涌現(xiàn),及時的診斷有助于在治療干預(yù)最有效的時機,為患者匹配最合適的診療方案。該工具還能為缺乏神經(jīng)科專業(yè)知識的診所提供先進的診斷支持。

日益嚴峻的失智癥負擔(dān)
全球有超過 5,500 萬人受失智癥影響,每年新增病例近 1,000 萬。作為最常見的失智癥類型,阿爾茨海默病現(xiàn)已成為全球第五大死因。診斷失智癥通常需要進行認知測試、采血、影像學(xué)檢查、臨床訪談及專科醫(yī)生會診。即使經(jīng)過大量檢測,要區(qū)分阿爾茨海默病、路易體失智和額顳葉失智等不同病癥,對經(jīng)驗豐富的專家而言仍具挑戰(zhàn)。
StateViewer 由梅奧診所神經(jīng)科醫(yī)生、梅奧診所神經(jīng)病學(xué)人工智能項目主任、醫(yī)學(xué)博士 David Jones 博士領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)。

“走進我診室的每一位患者,都承載著由大腦復(fù)雜性編織的獨特故事,” Jones 博士表示,“正是這種復(fù)雜性吸引我投身神經(jīng)病學(xué)領(lǐng)域,并持續(xù)驅(qū)動著我尋求更清晰答案的決心。StateViewer 正是這一決心的體現(xiàn),它向著更早的理解、更精準(zhǔn)的治療邁出了一步,并終有一天將改變這些疾病的進程。”
為實現(xiàn)這一愿景,Jones 博士與領(lǐng)導(dǎo) StateViewer 人工智能工程的數(shù)據(jù)科學(xué)家 Leland Barnard 博士攜手合作。
“在設(shè)計 StateViewer 時,我們始終牢記:每一個數(shù)據(jù)點和腦部掃描的背后,都是一個正面臨艱難診斷和迫切疑問的人,” Barnard 博士說,“看到該工具如何通過實時、精準(zhǔn)的洞察和指導(dǎo)來輔助醫(yī)生,這凸顯了機器學(xué)習(xí)在臨床醫(yī)學(xué)中的巨大潛力。”

Leland Barnard 博士
將腦活動模式轉(zhuǎn)化為臨床洞見
該工具分析的是氟脫氧葡萄糖正電子發(fā)射斷層掃描(FDG-PET)圖像,這種掃描可顯示大腦如何利用葡萄糖供能。隨后,工具會將掃描圖像與一個包含大量經(jīng)確診失智癥患者掃描圖像的大型數(shù)據(jù)庫進行比對,識別出與特定類型或組合類型失智癥相匹配的腦活動模式。
阿爾茨海默病通常影響記憶和處理相關(guān)腦區(qū),路易體失智則累及與注意力和運動相關(guān)的區(qū)域,而額顳葉失智會改變負責(zé)語言和行為的區(qū)域。StateViewer 通過彩色編碼的腦圖直觀顯示這些模式,突出顯示關(guān)鍵的腦活動區(qū)域。這使得所有臨床醫(yī)生,即使不具備神經(jīng)科專業(yè)背景,也能通過可視化呈現(xiàn)理解 AI 的識別結(jié)果及其對診斷的支持依據(jù)。
梅奧診所研究人員計劃擴展該工具的應(yīng)用范圍,并將在多種臨床環(huán)境中持續(xù)評估其性能。


創(chuàng)立于1864年的梅奧診所
參考文獻
Source:Mayo Clinic
Mayo Clinic’s AI tool identifies 9 dementia types, including Alzheimer’s, with one scan
Reference:
An FDG-PET–Based Machine Learning Framework to Support Neurologic Decision-Making in Alzheimer Disease and Related Disorders
Leland Barnard, Hugo Botha https://orcid.org/0000-0003-4390-685X, Nick Corriveau-Lecavalier https://orcid.org/0000-0002-6561-9870, Jonathan Graff-Radford https://orcid.org/0000-0003-2770-0691, Ellen Dicks, Venkatsampath Gogineni, Gemeng Zhang, … Show All … for the Alzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeAuthors Info & Affiliations
July 22, 2025 issue
105 (2)
https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000213831
原文標(biāo)題 : 新型AI工具利用單次掃描精準(zhǔn)識別9種失智癥
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