美國梅奧診所（Mayo Clinic）研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一項(xiàng)突破性人工智能工具“StateViewer”，能通過一種常規(guī)可用的腦部掃描——葡萄糖代謝正電子發(fā)射斷層掃描（FDG-PET）——準(zhǔn)確識別包括阿爾茨海默病在內(nèi)的九種不同類型的癡呆癥。這一成果于2025年6月27日在線發(fā)表在《神經(jīng)病學(xué)》（Neurology）雜志上，被視為提升早期、精準(zhǔn)診斷能力的重大進(jìn)展。

研究顯示，StateViewer在88%的病例中成功識別出癡呆類型，且掃描解讀速度幾乎翻倍，準(zhǔn)確性最高可達(dá)傳統(tǒng)流程的三倍。該工具基于超過3600例腦部掃描訓(xùn)練而成，涵蓋患有癡呆癥及認(rèn)知正常的個體。

多種癡呆類型，一種掃描識別

StateViewer的核心優(yōu)勢在于，它能識別多種癡呆類型常常重疊、難以區(qū)分的腦部代謝模式。以往診斷癡呆癥往往需進(jìn)行認(rèn)知測試、抽血、影像檢查、臨床訪談以及多輪轉(zhuǎn)診，即便如此，對于經(jīng)驗(yàn)豐富的專家來說，像阿爾茨海默病、路易體癡呆和額顳葉癡呆的準(zhǔn)確區(qū)分依然是一大挑戰(zhàn)。

StateViewer通過分析FDG-PET掃描中大腦對葡萄糖的使用情況，再與一個擁有確診病例的影像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，從而提取出與特定癡呆類型相符的腦活動模式。例如，阿爾茨海默病通常影響記憶與信息處理區(qū)域，路易體癡呆涉及注意力與運(yùn)動功能區(qū)域，額顳葉癡呆則改變與語言和行為相關(guān)的腦區(qū)。

AI最終以顏色編碼的腦圖形式呈現(xiàn)結(jié)果，即使非神經(jīng)科醫(yī)生也能直觀理解AI如何做出診斷，有望在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)中實(shí)現(xiàn)推廣。

助力更早干預(yù)，讓更多患者受益

“每位走進(jìn)我診室的病人都帶著一個獨(dú)特的故事，這種復(fù)雜性正是我選擇神經(jīng)科的初衷，”梅奧診所神經(jīng)科醫(yī)生、Neurology AI項(xiàng)目負(fù)責(zé)人David Jones博士表示，“StateViewer正是我們走向更早識別、更精準(zhǔn)治療、甚至未來改變疾病進(jìn)程的重要一步?！?/p>

與Jones博士合作的還有數(shù)據(jù)科學(xué)家Leland Barnard博士，他領(lǐng)導(dǎo)了AI工具的工程開發(fā)。他強(qiáng)調(diào)：“在設(shè)計(jì)StateViewer的過程中，我們始終牢記，每一個數(shù)據(jù)點(diǎn)、每一張腦圖背后都是一位患者，正在經(jīng)歷艱難的診斷與等待。看到AI可以為臨床醫(yī)生提供實(shí)時、精準(zhǔn)的決策支持，我們更加相信機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)上的巨大潛力?！?/p>

癡呆癥全球負(fù)擔(dān)日益加重

據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球目前有超過5500萬人受到癡呆癥影響，每年新增病例近1000萬。阿爾茨海默病是最常見的癡呆類型，已成為全球第五大死因。隨著新型治療手段不斷涌現(xiàn)，及時而精準(zhǔn)的診斷將決定患者能否在疾病早期獲益。

未來，梅奧診所研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃將StateViewer應(yīng)用于更多臨床場景，持續(xù)評估其在不同醫(yī)療環(huán)境下的表現(xiàn)。研究人員希望，這一AI工具能為更多尚未配備神經(jīng)科專家的機(jī)構(gòu)帶來先進(jìn)的診斷能力。

參考文獻(xiàn)：Leland Barnard et al, An FDG-PET–Based Machine Learning Framework to Support Neurologic Decision-Making in Alzheimer Disease and Related Disorders,?Neurology?(2025).?DOI: 10.1212/WNL.0000000000213831

編輯：周敏

排版：李麗