玻璃脑表示图展示了主要比较中指示的前5个感兴趣区域(ROIs)。图片来源：《神经学开放获取》(2026)。DOI: 10.1212/wn9.0000000000000093
预计到2060年，阿尔茨海默病及相关痴呆症病例将增加一倍以上。正值六月阿尔茨海默病和脑健康意识月，佛罗里达大学的三位研究人员正致力于提高临床医生区分这些疾病的能力——这是实现早期诊断和更好治疗效果的关键一步。
在最近发表在《神经学》杂志上的一项研究中，研究人员开发了一种名为"痴呆症自动影像区分"(Automated Imaging Differentiation for Dementia，简称AIDD)的新工具。该工具结合脑部扫描和人工智能，用于区分两种常见的痴呆症形式：阿尔茨海默病痴呆和路易体痴呆。
结果显示，AIDD能够以近乎完美的准确度识别这两种疾病，表明它可能成为临床医生未来有前景的工具。
"人工智能和先进成像技术的使用在揭示痴呆症的脑部退化模式方面具有相当大的潜力，"健康与人类表现学院佛罗里达大学应用生理学与运动机能学系杰出教授、兰花捐赠讲席教授David Vaillancourt博士说。
虽然这两种情况都是痴呆症的形式，但它们的表现可能不同。例如，路易体痴呆通常以注意力、警觉性和运动问题开始，而阿尔茨海默病患者则表现为记忆问题。与阿尔茨海默病不同，路易体痴呆需要不同的治疗方法。
不幸的是，这两种疾病经常被混淆，高达50%的路易体痴呆患者被误诊为阿尔茨海默病。当今的诊断方法依赖于各种评估、测试和脑部扫描的组合，而不是单一的确诊测试。在某些情况下，误诊可能导致治疗会恶化认知和运动功能。
为了构建这一工具，研究人员分析了519例脑部扫描，这些扫描来自阿尔茨海默病患者、路易体痴呆患者和无疾病（对照组）患者，数据收集自2007年1月至2022年3月多个研究中心。
从这一组中，选取了387例扫描（129例阿尔茨海默病、129例路易体痴呆、129例对照）用于训练和测试AI模型。80%的扫描用于训练机器，剩下的20%用于测试。
"为确保最高标准的可靠性，我们使用从多个扫描仪和成像中心收集的数据进行了广泛的验证实验，"佛罗里达大学艺术学院数字世界研究所教授Angelos Barmpoutis博士说，他与Vaillancourt以及J. Crayton Pruitt家族生物医学工程系博士后研究员Robin Chen博士共同参与了这项研究。
这些扫描使用了一种特殊的MRI技术，用于测量脑内额外的液体，这通常表明脑细胞损伤和炎症。大脑中这些微妙的水运动模式通过AI进行分析，使得每种疾病的识别更加准确。在多次脑部扫描比较中，该工具表现出强大的性能。
为进一步测试该系统，研究人员将该工具应用于另外13名患者，这些患者的诊断在死后通过尸检得到确认。该工具正确识别了全部13个病例。
"由于阿尔茨海默病和路易体痴呆的治疗方法不同，开发精确的生物标志物将为患者提供更好的治疗效果，"Vaillancourt说。
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