梅奥诊所（Mayo Clinic）的研究人员推出了一款突破性的人工智能（AI）工具，旨在大幅改进各种形式的痴呆症诊断。这款创新工具名为StateViewer，使临床医生能够通过单次脑部扫描检测九种不同的痴呆症类型，包括阿尔茨海默病。这一技术标志着早期和准确诊断痴呆症的重要进步。
根据发表在《神经学》（Neurology，美国神经病学会官方期刊）上的一项研究，StateViewer在识别不同类型的痴呆症方面达到了88%的惊人准确率。该AI工具还大大减少了临床医生解读脑部扫描所需的时间，其速度几乎是传统方法的两倍，且准确性提高了三倍。
这款工具经过对3600多张脑部扫描进行训练和测试后开发而成，这些扫描包括被诊断出患有各种形式痴呆症的个体以及无认知障碍者的图像。StateViewer的创建直接应对了痴呆症护理中的一个重大挑战：即需要早期且精准地识别疾病，尤其是当多种病症共存时。及时而准确的诊断对于确保患者在接受治疗时获得最佳疗效至关重要。
目前，全球有超过5500万人受到痴呆症的影响，每年新增约1000万例。其中最常见的类型——阿尔茨海默病，被列为全球第五大死亡原因。传统的痴呆症诊断过程复杂，通常需要结合认知测试、血液检查、影像学检查、临床访谈以及专家转诊。即使是经验丰富的专业人士，也经常难以区分阿尔茨海默病、路易体痴呆和额颞叶痴呆等疾病。
在梅奥诊所神经学家、神经科人工智能项目负责人戴维·琼斯博士（Dr. David Jones）的领导下，StateViewer被设计为一种更简化的解决方案，以应对这些诊断难题。琼斯博士强调每位患者的脑部结构都极为复杂，这也激励他致力于实现更清晰的诊断结果。
与琼斯博士密切合作的数据科学家兼StateViewer首席工程师兰德尔·巴纳德博士（Dr. Leland Barnard）分享了这一工具潜在影响的愿景。他指出，每张扫描和数据点背后都代表了一个正在经历艰难健康旅程的个体，而这款AI工具旨在为医生提供及时且精确的信息，以更好地帮助患者。
StateViewer工具通过分析一种特定类型的脑部扫描——氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET）来运行。这种扫描显示大脑如何利用葡萄糖作为能量来源。通过将每次扫描与大量确诊痴呆症患者的扫描数据库进行比对，StateViewer能够识别出与特定类型痴呆症相关的独特模式。
不同类型痴呆症会影响大脑的不同区域：阿尔茨海默病通常影响记忆和信息处理区域；路易体痴呆与注意力和运动相关区域有关；而额颞叶痴呆则改变与语言和行为相关的区域。StateViewer通过使用彩色编码图直观呈现这些模式，使无论是否接受过神经学培训的临床医生都能轻松理解AI的发现及其如何支持诊断。
梅奥诊所的研究人员对该工具的应用前景充满信心，并将继续评估其在不同临床环境中的有效性，目标是为全球痴呆症护理水平的提升作出贡献。
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