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俗稱老年癡呆症的「阿茲海默症」被稱為「世紀退化絕症」，至今醫學界尚未確認這種疾病的病因，而根據科學界的預估，到了2050年時，全球罹患阿茲海默症的患者將達到1億700萬人。而從確診到病情嚴重致死，大約只有7到10年的時間，所以全球的科學家都在致力研發提早確認患阿茲海默症的方法，而透過AI人工智慧系統，已經確認可以提前18個月針對阿茲海默症進行預測，精準度達到85%。
PET掃瞄攝取算法預測阿茲海默症準確度達85%
針對阿茲海默症的預測研究多年來一直持續進行發展。加拿大蒙特婁麥吉爾（M cGrill University）大學的神經學家開發了一種PET掃描攝取算法，該算法可以確定患者最終患有痴呆症的準確率為84%。而美國杜克大學和克羅埃西亞Rudjer Boskovic研究所的科學家，則是使用機器學習來獲取腦組織損失的變化。
義大利研究團隊演算法檢測輕微認知損傷正確率達84%
而還有一組來自義大利里大學的研究團隊，開發出一種演算法，通過對67個核共振成像掃瞄來訓練他們的人工智慧來分析神經元之間的連接。研究團隊宣稱可以在老年癡呆症症狀出現的前10年，就發現由疾病引起的大腦微小的結構變化。研究團隊並表示，這項人工智慧算法可以診斷出85%的阿茲海默症，而透過它檢測出輕微認知損傷的正確率達到84%，具有早期診斷潛在老年癡呆症的功效。
Unlearn無監督模式可在18個月前預測阿茲海默症
另外有一家Unlearn的公司提出了一種預測病程進展的系統，預測病人在未來任何時間所會經歷的症狀，這套系統是採用無監督的學習方法，使用未被分類或標記的數據，同時還可以計算患者多個特徵預測。研究人員宣稱這種無人監督的模型能夠在至少18個月的時間裡對阿茲海默症的患者做出準確的預測，並用來預測其他退化性疾病患者的預後狀況。
倫敦大學研究發現視網膜神經纖維層厚度與認知能衰退程度有關
值得一提的是，英國倫敦大學的研究團隊在日前發布一項研究成果，指人的視網膜神經纖維層愈薄，則認知能力下降的風險可能愈高。研究人員分析數據後發現，視網膜較薄的人出現認知能力問題的可能性是其他人的2倍，未來出現認知能力持續率退的機率也更高。研究團隊認為，未來醫療什員可望透過精確測量視網膜來對阿茲海默症進行早期診斷。
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文/陳亦云 圖/許嘉真