Neurology:利用人工智能工具StateViewer可识别九种类型痴呆症 |
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来源:100医药网 2025-07-03 08:01
这种称为StateViewer的工具在88%的病例中帮助研究人员识别出痴呆症类型。在一项新的研究中,来自梅奥诊所的研究人员开发了一种新型人工智能(AI)工具,可帮助临床医生通过单次广泛可用的扫描图像,识别与九种类型(包括)相关的大脑活动模式,这标志着早期准确领域的一个重大突破。相关研究结果发表在Neurology杂志上。
这种称为StateViewer的工具在88%的病例中帮助研究人员识别出痴呆症类型。此外,该工具使临床医生大脑扫描图像的速度几乎提升了两倍,准确性也提高了三倍。研究人员对超过3600份扫描图像进行了AI训练和测试,其中包括痴呆症患者和无认知障碍人群的大脑扫描图像数据。
这一创新技术解决了痴呆症护理中的核心挑战:在多种疾病并存的情况下,实现疾病的早期识别。随着新疗法的出现,及时诊断有助于将患者与最合适的治疗方案匹配,从而在治疗效果最佳的阶段提供干预。该工具可为缺乏神经病学专业知识的诊所提供先进的诊断支持。
痴呆症的日益严峻影响
全球超过5500万人患有痴呆症,每年新增病例近1000万。作为最常见形式的阿尔茨海默病,现已成为全球第五大死亡原因。诊断痴呆症通常需要认知测试、血液检测、影像学检查、临床访谈及专科转诊。即使进行全面检测,区分阿尔茨海默病、路易体痴呆和额颞叶痴呆等疾病仍具挑战性,即使对经验丰富的专家而言亦是如此。
StateViewer在梅奥诊所神经科人工智能项目主任David Jones博士的指导下开发。Jones博士说道, 每位走进我诊所的患者都带着由大脑复杂性塑造的独特故事。这种复杂性吸引我投身神经病学,并持续推动我追求更清晰的答案。StateViewer 正体现了这一承诺 迈向更早理解、更精准治疗,乃至终有一天改变这些疾病进程的一步。
为实现这一愿景,Jones博士与负责 StateViewer 背后的人工智能工程的数据科学家Leland Barnard博士紧密合作。 在设计StateViewer的过程中,我们从未忽视这样一个事实:在每一个数据点和脑部扫描的背后,都是一个面临着困难诊断和紧迫问题的人, Barnard博士说。 看到这一工具如何帮助医生获得实时、精准的洞察和指导,凸显了机器学习在临床医学中的潜力。
将大脑活动模式转化为临床见解
该工具分析氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描(FDG-PET)图像,该图像显示大脑如何利用葡萄糖作为能量来源。随后,它将扫描结果与大量确诊痴呆症患者的扫描数据库进行对比,识别出与特定类型或多种类型痴呆症相匹配的大脑活动模式。
阿尔茨海默病通常影响记忆和处理区域,路易体痴呆涉及与注意力和运动相关的区域,而额颞叶痴呆则改变负责语言和行为的区域。StateViewer通过彩色编码的大脑图像显示这些大脑活动,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)提供人工智能所见内容的可视化解释,以及它如何支持诊断。
梅奥诊所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性能。(100yiyao.com)
参考文献:
Leland Barnard et al, , Neurology (2025). DOI: 10.1212/WNL.0000000000213831.
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