一种新型莱姆病检测技术正通过人工智能技术突破诊断时效性瓶颈。美国疾病控制与预防中心数据显示，近期因蜱虫叮咬就诊的急诊病例数已达到五年峰值，研发中的新型检测方法宣称可在感染早期提供更精准的检测结果。
约翰斯·霍普金斯大学医学院医学教授、传染病临床主任保罗·奥瓦尔特指出，典型的游走性红斑皮疹虽是莱姆病可靠指征，但约30%感染者初期仅表现为发热和全身不适，常规血清学检测在此阶段存在检测空白期。
"现行改良双层检测法仍有显著改进空间，"奥瓦尔特解释称，"传统抗体检测在感染后前四周灵敏度不足，直到感染超四周才能稳定检出特异性抗体。"他特别关注到ACES诊断公司研发的LymeSeek技术，认为其基于机器学习的新型诊断范式可能突破这个医学难题。
该检测技术由ACES诊断公司首席科学家霍莉·阿恩领导研发，其核心算法突破传统检测依赖40年未变的10种抗原体系，通过分析新型抗体组合建立诊断模型。阿恩与CEO塔米·克劳福德共同推动该项目，两位科研人员的女儿曾因未能早期确诊莱姆病导致长期健康受损。
"早期精准检测能为临床提供可操作的诊疗依据，"阿恩强调，"我们的检测结果将直接提示'该患者确诊莱姆病'，使医生能及时启动抗生素治疗，预防慢性并发症。"目前该检测已完成FDA临床方案申报，计划于2025年1月启动多中心临床试验。
在技术路径上，研究团队摒弃传统PCR核酸检测思路，转而开发基于人工智能的多维度生物标记物分析系统。这项突破性方法获得杜兰大学和亚利桑那州立大学的联合技术支持。奥瓦尔特提醒公众，出现不明原因发热时应主动告知医生蜱虫暴露风险，当前仍需重复检测确认阴性结果直至新型检测普及。
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