作为痴呆症中最常见的病症，阿尔茨海默病已经成为全球第五大死亡原因。然而，对于阿尔茨海默病的诊断和治疗仍为世界性的难题。
　　《世界阿尔茨海默病2019年报告》显示，每3秒钟，全球会新增一位痴呆症患者，其中约有60%～80%的比例患有阿尔茨海默病。目前，中国约有1000萬阿尔茨海默病患者，预计到2050年，这一数字将超过4000万。
　　阿尔茨海默病是一种脑部疾病，也是退行性疾病，随着时间的推移，患者脑部受损区域将不断增大，病情也将逐渐恶化。因此，越早进行干预治疗，也就越有利于疾病的治疗。
　　然而，也由于其退行性发展的性质，该病症在早期并不易察觉，多数在经过无症状期（临床前AD）、痴呆前期（AD所致轻度认知损伤）及痴呆期（AD所致痴呆）三个阶段，直至患者记忆、语言、甚至行动功能发生异常时才发现。
　　目前，研究人员正在寻找可在阿尔茨海默病早期发现并对其进行治疗的方案，包括人工智能辅助诊断、新药研发、神经电刺激等。

1一次扫描，诊断早期AD

　　现阶段，医生对阿尔茨海默病的诊断，通常需要对患者进行包括认知测试、体液检查、脑部图像（CT、MRI、PET）检查以及β-淀粉样蛋白/tau蛋白水平的检测等多个环节的检查，综合患者多次就医的多项检查结果对病情病因进行评估。现在，研究人员正在将人工智能这一“最强辅助”拉进队伍，试图更加高效、便捷地对阿尔茨海默病进行筛查。
　　目前，剑桥大学医院正在进行一项临床试验QMIN-MC：测试人工智能算法通过一次扫描发现早期阿尔茨海默病患者这一方案，在临床当中的应用效果。
　　据了解，该试验由剑桥大学医院以及四家英国国家医疗服务体系信托基金发起，所使用的人工智能系统由阿兰·图灵研究所研究员、剑桥大学计算认知神经科学教授Zoe Kourtzi所带领的团队开发。资料显示，该机器学习算法通过学习阿尔茨海默病患者MRI脑部扫描图像，并将之与健康人员脑部图像进行对比，训练机器诊断AD患者的能力。实际应用当中，与已存储的健康图像对比后，系统将输出预后分数，即检查者患阿尔茨海默病的可能性。

　　据介绍，对于有轻度认知障碍症状的阿尔茨海默病患者，该系统诊断的准确率为80%以上，并可预测随时间推移患者认知水平下降的速度。
　　Zoe Kourtzi说，“我们训练的机器学习算法，将通过大脑灰质损伤的程度发现痴呆症的早期迹象，甚至，我们也能够识别出无任何临床症状表现的阿尔茨海默病患者。而且将患者大脑扫描图像与健康人员大脑扫描图像进行对比时，我们也可以预测患者认知能力下降的速度。”
　　Zoe Kourtzi表示，未来，我们希望该检查能够作为体检的一部分，在出现症状前的5年～10年内识别出阿尔茨海默病患者。

2 24小时诊断痴呆症？

　　据Alan Turing Ins titute网站消息，已有约80名志愿者参与了上述系统的临床试验。
　　CUH官网显示，该院患者Dennis Clark为此次试验的首批志愿者之一。
　　资料显示，Dennis Clark今年75岁，在疫情封闭之前，他还在和他的妻子Penny度假、遛狗、享受生活。但后来，Penny发现Clark会忘记事情，比如，“当我们出去用餐时，由于假期封闭期间很久没有进行过面对面付款，他忘记了如何支付。”
　　当平日里十分注重形象的Clark，反复穿同一件衣服的时候，Penny求助了医生。上个月，作为QMIN-MC试验志愿者的一员，Clark接受了人工智能系统辅助下的MRI扫描检测。当天晚些时候，他们收到了MRI检查结果，结果显示Clark的脑部图像与早期阿尔茨海默病一致。现在，Clark已经开始服用药物来治疗阿尔茨海默病症状。

　　QMIN-MC临床试验负责人Timothy Rittm an博士说：“传统方法中，我们要在查看患者扫描图像时努力排除中风和脑肿瘤的标志。这一点上，计算机可以比任何人查看得更加全面，而且为我们提供更加准确的判断和预测。这样我们可以根据患者病情发展的速度相应地对治疗方案进行调整。”
　　阿尔茨海默病被分为痴呆症的一种，但痴呆的症状只是AD的阶段性表现之一。CUH认为，人工智能或可在一天内诊断出痴呆症。
　　如果此次试验成功，该方案将在英国全面推广。（摘自美《深科技》）（编辑/多洛米）