新型 AI 模型预测阿尔茨海默病准确率达 82%，可有效减少误诊

IT之家 7 月 22 日消息，英国剑桥大学的科学家开发出了一种人工智能工具，能够在超过 80% 的情况下准确预测早期痴呆症患者病情发展为阿尔茨海默病的可能性。研究团队表示，这一新方法可以减少侵入性、昂贵的诊断测试的需求，同时在疾病早期阶段改善治疗效果，增加干预措施（如生活方式改变或新药）发挥作用的机会。

据IT之家了解，全球有超过 5500 万人患痴呆症，其中 60-80% 的类型就是阿尔茨海默病，每年造成 8200 亿美元的经济损失。预计未来 50 年，痴呆病例数将增加近两倍。

早期检测对于阿尔茨海默病至关重要，因为此时治疗效果最佳。然而，如果没有侵入性或昂贵的检查（如正电子发射断层扫描（PET）或腰椎穿刺），早期痴呆症的诊断和预后可能不准确，而这些检查并非所有记忆障碍诊所都能提供。因此，多达三分之一的患者可能被误诊，其他患者则可能在治疗有效期过后才被诊断出来。

剑桥大学心理学系领导的一个团队开发了一种机器学习模型，能够预测患有轻度记忆和思维问题的个体是否以及以多快的速度发展为阿尔茨海默病。该团队在发表在《电子临床医学》杂志上的研究中表明，该模型比目前的临床诊断工具更准确。

基于美国研究小组收集的 400 名大脑灰质萎缩患者的认知测试和核磁共振扫描数据，研究团队利用机器学习算法建立了一个 AI 预测模型，并使用英国、新加坡等多个诊所的真实世界数据测试该模型。

测试结果显示，该模型识别三年内会患上阿尔茨海默病的人的准确率达 82%，识别三年内不会患上阿尔茨海默病的人的准确率达 81%。

该算法在预测阿尔茨海默病进展方面的准确率是当前标准护理（即标准临床标志物，如灰质萎缩或认知评分）或临床诊断的三倍左右，这表明该模型可以显著减少误诊。

未来，研究团队希望将该模型扩展到预测其他类型的痴呆症，如血管性痴呆和额颞叶痴呆，并使用不同类型数据，如血液检测中的标记物等。

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