梅奥诊所的研究人员开发了一种新的人工智能工具，能够通过一次常见的脑部扫描检测九种类型的痴呆症。该系统被称为StateViewer，其检测范围包括阿尔茨海默病，并承诺更快、更准确的诊断。
最近发表的研究报告显示，StateViewer在88%的病例中正确识别了痴呆类型。与标准工作流程相比，它将解读速度提高了一倍，诊断准确性提高了三倍。该AI工具基于超过3,600次脑部扫描进行训练和测试，覆盖了有认知障碍和无认知障碍的患者。
随着新的痴呆治疗方法逐渐问世，及时且精准的诊断变得尤为重要。StateViewer提供了一种可扩展的解决方案，能够为缺乏专业神经科护理的诊所提供专家级别的诊断支持。
基于数千次扫描训练
StateViewer分析的是氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET），这种扫描显示大脑如何利用葡萄糖，这是大脑活动的关键指标。随后，它将扫描结果与一个庞大的数据库进行比对，该数据库包含确诊痴呆患者的扫描结果。通过机器学习，该工具可以检测出与特定痴呆类型相关的大脑活动模式。
不同形式的痴呆会影响不同的大脑区域。阿尔茨海默病主要影响记忆和处理区域；路易体痴呆则影响注意力和运动相关区域；而额颞叶痴呆则涉及语言和行为相关区域。StateViewer通过彩色编码的脑图呈现其分析结果，即使是普通临床医生也能直观理解诊断信息。
“每位走进我诊所的患者都带着一个由大脑复杂性塑造的独特故事，”领导该项目并负责梅奥诊所神经学人工智能项目的神经学家大卫·琼斯博士（Dr. David Jones）表示，“这种复杂性吸引了我进入神经学领域，并继续推动我对更清晰答案的追求。”
他补充道：“StateViewer体现了这一承诺——这是迈向早期理解、更精准治疗以及某一天改变这些疾病进程的重要一步。”
应对日益增长的痴呆负担
全球有超过5,500万人患有痴呆症，每年新增病例达1,000万。仅阿尔茨海默病就位列全球第五大死亡原因。诊断痴呆通常需要进行广泛的测试，包括认知评估、影像学检查、血液检测以及与专家的咨询。即使拥有这些工具，区分重叠或共存的痴呆类型仍然困难，即使是经验丰富的临床医生也面临挑战。
琼斯博士与StateViewer背后的人工智能工程师莱兰·巴纳德（Leland Barnard）密切合作。“在设计StateViewer的过程中，我们始终没有忘记，每一个数据点和每一次脑部扫描背后，都是一个面临艰难诊断和迫切问题的人，”巴纳德说道。
他继续说道：“看到这个工具如何通过实时、精确的洞察和指导来协助医生，突显了机器学习在临床医学中的潜力。”
梅奥诊所的研究人员计划扩大StateViewer的使用范围，并继续评估其在各种临床环境中的表现。如果在不同环境中证明成功，该工具可能支持更早的干预措施并改善痴呆症患者的治疗效果。
该研究发表在《神经学》期刊上。
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