想象一下，只需一次大脑扫描就能识别包括阿尔茨海默病在内的九种痴呆症。这种人工智能工具可能非常有帮助，尤其是在缺乏神经科医生的医院。——TNS
美国的研究人员开发出了一种新的人工智能（AI）工具，帮助临床医生使用一次广泛可用的扫描识别与九种痴呆症相关的脑活动模式。
根据发表在《神经病学》（Neurology）在线版（2025年6月27日）的一项研究显示，该工具StateViewer在88%的病例中成功识别了痴呆症类型。
它还使临床医生解释脑部扫描的速度几乎是标准流程的两倍，并且准确性高达三倍。
梅奥诊所（Mayo Clinic）的研究人员在超过3600次扫描上训练和测试了该AI，其中包括痴呆症患者和无认知障碍患者的影像。
这一创新解决了痴呆护理中的一个核心挑战：即使存在多种疾病的情况下，也能早期和精准地识别疾病。
随着新疗法的出现，及时的诊断有助于在影响最大的时候将患者匹配到最合适的治疗方案。
该工具可以为缺乏神经科专业知识的诊所带来先进的诊断支持。
全球范围内，痴呆症影响着超过5500万人，每年新增病例近1000万例。
阿尔茨海默病——最常见的形式——目前是全球第五大死亡原因。
痴呆症的诊断通常需要进行认知测试、抽血化验、影像检查、临床访谈以及专科医生的转介。
即便经过广泛的检测，区分阿尔茨海默病、路易体痴呆和额颞叶痴呆等病症仍然具有挑战性，即使是经验丰富的专科医生也是如此。
“每一位走进我诊所的患者都承载着独特的故事，这些故事由大脑的复杂性所塑造。”梅奥诊所神经病学人工智能计划主任兼神经科医生戴维·琼斯博士（David Jones）说。他领导了该工具的开发。
“大脑的复杂性吸引了我对神经学的兴趣，并继续推动我对更清晰答案的追求。”
“StateViewer体现了这一承诺——迈向更早理解、更精确治疗，并有一天改变这些疾病进程的一步。”他说。
为了实现这一愿景，他与数据科学家李兰·巴纳德（Leland Barnard）合作，后者负责StateViewer背后的AI工程。
“在设计StateViewer时，我们始终没有忘记这样一个事实：每一个数据点和脑部扫描背后，都是面临困难诊断和紧迫问题的人。”巴纳德博士说道。
“看到这种工具如何通过实时、精确的洞察和指导协助医生，突显了机器学习在临床医学中的潜力。”
该工具分析氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET），这种扫描显示了大脑如何利用葡萄糖获取能量。
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然后，它将扫描结果与来自确诊痴呆症人士的大规模扫描数据库进行比对，并识别出特定类型或组合的痴呆症模式。
阿尔茨海默病通常影响记忆和处理区域，路易体痴呆涉及注意力和运动相关的区域，而额颞叶痴呆则改变了负责语言和行为的区域。
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该AI工具通过彩色编码的大脑图谱展示这些模式，突出显示大脑活动的关键区域，为所有临床医生（即使没有神经学培训背景的医生）提供视觉解释，说明AI看到了什么以及它是如何支持诊断的。
研究人员计划扩大该工具的应用范围，并将在各种临床环境中继续评估其表现。——梅奥诊所新闻网络 / Tribune News Service
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