鏡頭一照，疾病立現。

據外媒報道，隨著 AI技術的發展，有朝一日，阿爾茨海默病的檢測將會像檢查視力一樣簡單。

位于多倫多的醫藥公司 RetiSpec近日表示，他們開發了一種全新的AI算法，可以幫助分析眼部掃描的結果，在人們出現阿爾茨海默病癥狀的20年前就檢測出是否可能患病。這項技術將幫助研究人員利用AI技術揭開阿爾茨海默病這個困擾700多萬美國人的疾病的神秘面紗。

多年以來，許多人都在研究阿爾茨海默病的病因，包括腦部炎癥和神經性病變。但目前這種疾病的確切病因仍然難以捉摸。阿爾茨海默病不僅難以治療，甚至很難提前檢測到。而不少研究人員表示，AI技術的發展開創了神經相關疾病診斷的新紀元。

據 RetiSpec的聯合創始人Eliav Shaked表示：“歸根結底，當前的醫學研究對大腦工作原理仍然有很多不了解的地方，而AI技術的力量可以幫助大家更好地把這些問題聯系起來。”

除了 RetiSpec之外，還有一家位于加州薩克拉門托的新公司也在參與相關的研究。這家叫做Neurovision的初創企業目標是利用機器學習技術來改進視網膜掃描和血液測試技術，幫助高危人群檢測阿爾茨海默病或者其他的癡呆癥。

據 Neurovision的聯合創始人Steven Verdoone表示，Neurovision的人工智能模型可以分析眼球掃描圖像中的異常情況，比如某些蛋白質的堆積或形狀扭曲的血管，而這些都與阿爾茨海默病有關。

當前人們很少能在體檢掃描中發現這些跡象，許多掃描出來的圖片都存在暗區。而且斑塊沉積可能會非常小，僅靠人眼無法很好地進行識別。但在Verdoone看來，AI在這方面比人類表現得更好。

來自亞利桑那大學醫學院的神經病學副教授 Rui Chang建立了一個AI模型，旨在找出與阿爾茨海默病相關的遺傳病因。據Rui Chang副教授表示，“對于研究人員來說，采用傳統方法非常緩慢，就像一棵樹一棵樹地來觀察一片森林。而AI可以一次性地吸收整片森林的信息，并找出人們無法發現的模式。”

Rui Chang的AI模型花了兩個月的時間確定了6000個基因靶點，這些靶點如果被排除或抑制住，或許能夠幫助人們控制住阿爾茨海默病發。據Chang表示，這個工具可以讓相關研究縮短十年。依靠這個模型，Chang成立了一家名為Path Biotech的公司，并計劃在明年開始臨床試驗。

在2021年，阿爾茨海默病是美國第六大死因。一直到今年7月，美國食品和藥物管理局才批準了一種名為Leqembi的藥物，它可以清除阿爾茨海默病患者大腦中聚集的黏性斑塊－-淀粉樣蛋白。但目前識別這種疾病的技術既昂貴又困難。

有癥狀的人可以通過脊髓穿刺或 PET 掃描來檢測他們是否體內有高濃度的淀粉樣蛋白和糾纏在一起的 tau 蛋白，這種蛋白在阿爾茨海默病患者體內非常常見。RetiSpec 首席商務官Catherine Bornbaum表示，這種掃描非常準確，是診斷阿爾茨海默病的黃金標準。與尸檢結果相比（這是確定病人死時是否患有阿爾茨海默病的唯一方法），PET 掃描的診斷成功率接近90%。但這種機器并沒有普及，且掃描的費用很貴。這項診斷可能會花費數周的時間，而且一次診斷費用約為6000美元，且不能靠保險公司報銷。

而有了 AI技術的支持，不僅診斷速度被加快了，還可以降低其成本。RetiSpec的AI技術可以幫助提取攝像頭的掃描結果，這需要一種新型攝像頭，目前已經被安裝在許多驗光診所的設備上。

這種攝像頭測量的光譜范圍比人眼更廣，讓 AI可以檢測出與大腦中淀粉樣蛋白存在情況相對應的獨特光學特征。最新的研究顯示，通過對271名患者的調查，新技術檢測到淀粉樣蛋白的準確率達到了80%。

但在實際應用中，這種方法還有一定的問題。來自馬薩諸塞州總醫院的研究人員 Matt Leming表示，AI工具在用于醫學研究中的臨床測試中有很不錯的表現，不過在實際使用中可能會出現崩潰的情況。Leming表示：“用于生物研究的AI模型目前還很棘手。”

Leming表示，AI能夠從海量數據中進行學習，比如ChatGPT因為可以從互聯網上收集到的文本中進行學習而衍生出了分析和模仿寫作的能力。但醫學數據相對稀缺，并且很多都是專有數據。這使得適用于生物技術領域的AI模型的學習樣本變得有限。而且與受控的實驗室環境相比，AI在臨床過程中遇到的病例差異更大，使結果容易出現偏差。

在 Leming看來，AI從根本上改變醫療方式這種情況并不會發生。

這是很多公司改進的目標，不少企業和科研機構都在尋找新方法來改善醫學模型的尷尬現狀。

Chang表示，他已經嘗試通過使用數學模型來克服這個問題，這些數學模型可以最大限度地減少誤差，提高預測的準確性。而RetiSpec也從 14 個研究合作伙伴那里采集了樣本，并從這些合作伙伴那里收集了來自不同種族和社會經濟社區的樣本。

Neurovision認為，通過從不同的數據集中提取樣本，并與其他數據集進行對比測試，可以最大化減少誤差。據 RetiSpec 的Shaked說：“我們工作中很重要的一部分，就是確保AI不會出現垃圾進垃圾出的問題。”

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用AI检测阿尔兹海默症 能提前20年判断患病可能的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。