据预计，到2060年，阿尔茨海默病及相关痴呆症患者数量将增加一倍以上。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在努力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《神经病学》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工具"(Automated Imaging Differentiation for Dementia，简称AIDD)的新工具。该工具结合脑部扫描与人工智能，用于区分两种常见的痴呆症类型：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率识别这两种疾病，表明它可能是临床医生未来有前景的工具。
佛罗里达大学健康与人类表现学院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博士表示："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巨大潜力。"
尽管这两种疾病都属于痴呆症，但它们的表现方式不同。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出记忆问题。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。目前的诊断方法依赖于评估、测试和脑部扫描的综合，而非单一的确定性测试。在某些情况下，误诊可能导致治疗方案恶化认知和运动功能。
为构建这一工具，研究人员分析了来自多个研究中心的519份脑部扫描，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)的患者，收集时间为2007年1月至2022年3月。从这组数据中，选取了387份扫描(129份阿尔茨海默病、129份路易体痴呆、129份对照)用于训练和测试AI模型。80%的扫描用于训练机器，剩余的20%用于测试。
与Vaillancourt和J. Crayton Pruitt生物医学工程系博士后研究员Robin Chen博士一起参与这项研究的佛罗里达大学艺术学院数字世界研究所教授Angelos Barmpoutis博士表示："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。"
这些扫描使用了一种特殊的MRI技术，测量大脑中的多余液体，这通常表明脑细胞损伤和炎症。大脑中这些细微的水运动模式通过AI进行分析，从而更准确地识别每种疾病。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一组13名患者，这些患者的诊断通过死亡后的尸检得到确认。该工具正确识别了所有13个病例。
Vaillancourt表示："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。"
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