人工智能應用于臨床影像的數據分析能預測早期老年癡呆

　　阿爾茲海默疾病，俗稱老年癡呆，是最常見的一種癡呆類型且患病率會隨著年齡的增長而增加。隨著全球老齡化的加速，老年癡呆已成為一個嚴重的社會問題。老年癡呆患者不僅面臨著低治愈率、高死亡率的疾病風險，同時，整個家庭在照顧老年癡呆患者的過程中，也承受著巨大的財務負擔和精神壓力。

　　研究發(fā)現，正常老人約以每年1%～2%的速度發(fā)展為老年癡呆，站長資源平臺而輕度認知障礙(MCI)則以每年10%～15%的速度轉變?yōu)槔夏臧V呆，MCI是介于健康老齡化轉變?yōu)槔夏臧V呆的中間狀態(tài)，換言之就是老年癡呆最早期的狀態(tài)。但不是所有的MCI最終都會轉為老年癡呆，只有遺忘型MCI才是老年癡呆的一種預兆。因此，通過篩查發(fā)現這一部分的遺忘型MCI進行早期干預非常重要，可有效降低或延緩老年癡呆的發(fā)生。

　　最近，來自深圳的人工智能企業(yè)深圳市智影醫(yī)療科技有限公司公布了一種預測遺忘型MCI的人工智能模型，革命性解決了早期老年癡呆癥的預測難題。

　　遺忘型MCI最常見的腦局部變化是海馬和內嗅皮質的萎縮和淀粉樣蛋白積累，額頂葉低葡萄糖代謝也是預示遺忘型MCI轉化成老年癡呆的可靠指標，通過三者檢測的聯(lián)合診斷能夠在MCI早期階段識別老年癡呆患者，并且在一定程度上量化MCI轉化成老年癡呆進程。

　　正常人、MCI及老年癡呆患者的淀粉樣蛋白-PET掃描圖像

　　該預測遺忘型MCI的人工智能模型能將MRI檢測的腦內皮質萎縮特征、PET檢測的淀粉樣蛋白斑塊和PET檢測的葡萄糖代謝等多模態(tài)圖像信息提取分析，從而預測出遺忘型MCI的發(fā)生率及其轉化為老年癡呆的進展情況，提高對老年人群進行早篩和診斷時遺忘型MCI的檢出率！

　　該模型與同類型研究相比，優(yōu)勢在于使用了一種全球首創(chuàng)的縱向遷移方法分析多種影像數據及標志物(MRI、FDG-PET、淀粉樣蛋白-PET圖像和其他年齡、基因等臨床變量)，從而使該模型不僅解決了多模態(tài)圖像信息不完整帶來的制約性，還能最大化利用多模態(tài)信息融合帶來最優(yōu)決策，進一步提升了對遺忘型MCI患者的輔助診斷和判斷預后的精準率！

　　淀粉樣蛋白-PET、FDG-PET、MRI三種模態(tài)圖像

　　據悉，深圳市智影醫(yī)療從2016年開始與美國MS Technologies Corporation公司、亞利桑那州立大學、美國班納阿爾茨海默病研究所和上海同濟醫(yī)院等機構開展合作，研發(fā)人工智能用于早期預測老年癡呆癥的技術項目，并得到了美國國立衛(wèi)生研究院(NIH)的基金資助。

　　該項目的最新研究結果將會在本月召開的全國放射學學術大會(CCR 2019)上現場報告，此會是我國放射學領域規(guī)模最大、學術最權威、影響力最大的國際化學術會議。

　　據深圳市智影醫(yī)療相關負責人透露，他們在今年的CCR大會上將有兩場人工智能研究成果及落地的發(fā)言和一場受邀專題發(fā)言，這對于人工智能公司來說并不多見。

　　人工智能應用于臨床影像的數據分析，不僅能免去患者的有創(chuàng)檢查痛苦，提早預警和采取有效干預措施，還能在短時間內輔助醫(yī)生臨床診斷，生成檢測結果，將使未來的臨床診斷方式產生巨大變革，我們期待在未來能夠有更多的人工智能產品輔助臨床醫(yī)生疾病檢測，幫助患者更好的管理和治療疾病，提高患者的生活質量。