新的流調數據顯示，
我國有超1000萬老人正遭受阿爾茨海默病及其他認知癥帶來的痛苦
，而隨著人口老齡化的進程，這個數字還在不斷增長。
目前，大多數阿爾茨海默病患者就診時已是
中晚期
，只能改善和緩解癥狀，且效果并不好。如果能早期預防和排查，把關口前移，意義深遠。
AI早期診斷阿爾茨海默病？
近年來，人工智能（AI）已廣泛應用于各個領域。在醫療行業也能看見AI的身影，約占人工智能應用的20%。AI在醫療行業的應用，主要包括提高診斷效率、提升手術微創安全性、縮短等待時間以及預防感染等。
近日發表在《診斷學》上的一項研究表示：
一種用于檢測阿爾茨海默病潛在指標的AI新系統，已達到接近100%的準確率
。
AI模型提高阿爾茨海默病影像診斷效率
該研究對138人的功能磁共振成像(fMRI)大腦掃描圖像進行了分析，結果顯示，
新算法的準確率超過99%
。
這項新研究中概述的AI模型是基于現有的ResNet18神經網絡。改進后的系統能將大腦掃描分為六類，從健康的人群到阿爾茨海默病患者。
研究人員介紹，與現有方法相比，AI在準確性、敏感性和特異性方面表現得更好。
特別是，該方法能識別出輕度認知障礙(MCI)的跡象，MCI是介于認知能力下降(通常與衰老有關)和阿爾茨海默病之間的一個階段。通常，輕度認知障礙不會帶來明顯的身體癥狀。
借助AI可以讓影像分析更快、更準確地完成。
研究者不建議醫務人員完全依賴任何算法，但可以把AI算法想象成一個機器人，它能幫你完成最繁瑣的數據分析和特征識別任務。當AI標注出潛在病例后，專家就可以對其進行審查和確認
。
這并不是首次嘗試從類似數據中診斷阿爾茨海默病的早期發作，但該研究的主要突破在于
算法的準確性
。研究者正在與醫療機構合作，希望通過更多的臨床數據進行驗證。
超過78000次fMRI掃描被用于訓練和驗證模型，并達到了較高的準確率。研究人員表示，
該模型有望被開發為一款包含年齡和血壓等其他數據的診斷軟件
。
目前有多種方法用于檢測阿爾茨海默氏癥，包括眼球追蹤、聲音分析，甚至在人們家中安裝傳感器，但這項新研究中的AI檢測有望更快、更簡單。
由于早期癥狀不明顯，阿爾茨海默病的早期診斷是全球性醫療難題，如果能取得突破，將關口前移，則可讓億萬人從中受益。
好醫友指出
，如果一個65歲的老人早期能及時發現、及時就診，可以讓發病年齡延緩到70或75歲。而在50歲到65歲之間，通過改善生活方式，可能會降低60%的老年癡呆風險。
雖然目前阿爾茨海默病尚無特效藥，但更早的診斷意味著更早的干預、治療。期待人工智能早日給我們帶來驚喜！
