伍斯特，马萨诸塞州 — 医生和患者通过使用新的筛查方法捕捉早期预警信号，在与阿尔茨海默病的斗争中获得了优势。
从基因检测到人工智能辅助诊断工具，新的检测方法可能为早期治疗铺平道路。
"每个患上这种病的家庭成员，都是一次打击，"刘易斯·惠勒(Lewis Wheeler)说。
惠勒的家族有阿尔茨海默病病史。他小时候，祖母就患上了这种疾病，后来他的母亲和叔叔也被诊断出患病。
但在他的表亲仅54岁时就被诊断出患病后，他开始担心自己的健康状况。他的表亲进行了基因检测，结果显示他拥有两个增加阿尔茨海默病风险的基因拷贝(APOE ε4)。
当惠勒进行同样的检测时，他发现自己也拥有该基因——但只有一个拷贝。
"人们倾向于回避或否认它，"惠勒说。"我有较高的患病风险，但不像我表亲那样情况更为严重。"
虽然存在可以改变疾病进程的药物，但早期检测仍然是其成功的关键，尽管现在比以往任何时候都更容易及早发现。
马萨诸塞大学纪念医疗中心(UMass Memorial Health)的家庭医生根纳季·格尔曼(Gennady Gelman)博士正在尝试一种新工具，该工具为经典的阿尔茨海默病测试增添了数字元素。
林纳斯健康(Linus Health)公司开发的这项测试使用带有特殊传感器的平板电脑和笔来收集患者数据，引导患者完成一项要求参与者绘制时钟、记忆单词等的检查。
全国十家医院系统正在试用这项测试。如果效果良好，医生们希望它能成为更多患者常规体检的一部分。
"这是一项大约两到三分钟的测试，"格尔曼博士说。"平板电脑本身会记录你在画钟表时的毫秒级时间差。"
测试完成后，它会收集诸如反应时间和患者手部震颤等医疗数据，并将这些信息发送到高速计算机，在那里机器学习算法会标记出过去医生几乎无法察觉的预警信号。
"尽管这项测试看起来非常简短，但实际上我们可以快速分析大量数据，"格尔曼博士说。
格尔曼博士表示，除了速度之外，该测试还能帮助医生清晰地看到数据。
"我认为临床医生有时可能会对答案更加宽容，"格尔曼博士说。"我们看到患者挣扎，我们想帮助他们。这更加客观。"
除了基因检测和临床检查外，脑部扫描也在利用人工智能和图像处理技术的进步解锁的新方法，更好地发现阿尔茨海默病。
本·内夫(Ben Nephew)博士在马萨诸塞州的伍斯特理工学院(Worcester Polytechnic Institute)工作，他花了二十多年时间研究脑部健康。
他深知窥探大脑内部有多困难。
"核磁共振扫描、脑部扫描包含大量数据，"内夫说。"传统的物理方法不擅长分析这些扫描。"
他与生物数据科学家卢森保(Senbao Lu)合作，尝试一种新方法来处理核磁共振扫描产生的大量数值数据。
"作为人类，我们并不真的看数字并那样做决定，"卢说。"但机器学习算法可以。"
站在各种脑部扫描显示屏幕前，本·内夫博士说："很多时候你看不到任何东西。在数据中很难用肉眼看到什么，但机器学习可以捕捉到图像中的差异。"
内夫表示，他们还能够发现该疾病对男性和女性大脑影响的差异。
"你可以将这些发现用于药物开发，以确定治疗对谁最有效，此外还可用于临床决策。因此，临床医生可以说，这种药物对你最有效，因为你是男性或女性。"
据估计，有七百万美国人患有阿尔茨海默病。随着人口老龄化，这一数字预计将继续增长。
伍斯特理工学院团队发现，人工智能可以以93%的准确率分析脑部扫描以检测阿尔茨海默病。
随着阿尔茨海默病筛查的改进，格尔曼博士希望更多患者能够及早发现疾病并进行早期治疗。
马萨诸塞大学纪念医疗中心的医生们希望每位65岁以上的患者在进行年度体检时都能接受基于平板电脑的评估。
对惠勒和他的家人来说，这可能带来巨大的改变。
"与其回避并试图否认它，如果我们能够面对并尝试及早处理，这将帮助我们，"惠勒说。"这也将帮助我们的家人。"
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