仅需单次脑部代谢扫描！这款AI工具竟能识别9种痴呆症？

阿尔茨海默病及其他痴呆症在早期诊断上一直遭遇重重困难：这些疾病的症状往往与老年化现象相交织，而传统的诊断方法则需要综合运用认知测试、血液检测以及多种影像学检查。即便是在经验丰富的神经科医生眼中，准确地区分具体类型也往往难以达到70%的准确率。然而，一项技术的突破性进展为解决这一难题提供了新的可能性。

新华社消息，美国妙佑医疗国际的研究团队成功研发了一项人工智能技术，该技术仅需一次脑部代谢扫描数据，便能够协助医生辨别出涵盖阿尔茨海默病在内的九种常见痴呆症的大脑活动特征。相关研究成果已发表在最新一期的《神经学》杂志上。

研究团队透露，他们基于3600余份脑部扫描资料，对一款名为StateViewer的人工智能辅助工具进行了训练与验证，这些资料包括了痴呆症患者的脑部图像以及认知功能正常的个体的脑部影像。

FDG-PET，亦称氟代脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描邢台市应急管理宣传教育培训中心，能够揭示大脑的葡萄糖代谢情况。在痴呆症患者中，大脑的葡萄糖代谢会呈现出异常现象，并且不同痴呆症类型的大脑中，葡萄糖代谢异常的区域也有所不同。该技术通过对比已确诊患有不同痴呆症类型患者的脑部葡萄糖代谢特征，从而能够准确判断扫描对象所患痴呆症的具体类型。

测试结果表明，通过一次性的FDG-PET脑部扫描，该AI工具能够协助医生准确判断出88%的患者所患的痴呆症类型。另外，借助这款AI工具，临床医生在解读脑部扫描数据方面的效率提高了近两倍。

根据世界卫生组织提供的信息，全球痴呆症患者数量已超过5700万，且每年新增病例接近1000万。痴呆症的症状复杂多样，发展过程不易察觉，精确的诊断需要经验丰富的神经科医生。这项创新技术有望在早期认识、精确治疗痴呆症以及最终改变疾病发展轨迹方面发挥关键作用。