阿爾茨海默病，作為影響全球數千萬老年人的重大公共衛生問題，已成為中國人口老齡化背景下不可忽視的健康挑戰。《應對老年期癡呆國家行動計劃(2024-2030年)》指出，降低阿爾茨海默病的患病增速率，關鍵在早期預防和篩查。

人工智能如何助力阿爾茨海默病的早篩工作？15日，浙江省人民醫院阿爾茨海默病睿思(RAISE)早篩智能體行動啟動，推動人工智能與醫學深度融合。據了解，該智能體具備高效篩查、精準評估、風險預測等功能，能大幅提升認知障礙的早期篩查效率和準確率，為早期干預提供科學依據。

早篩智能體啟動儀式現場。(浙江省人民醫院供圖)

專家指出，阿爾茨海默病在發病前約18年就開始發生腦部病理改變。但目前阿爾茨海默病的臨床鑒別診斷在基層醫療機構仍面臨多重挑戰。

“阿爾茨海默病是從輕到重的發展過程，在疾病的早期階段，盡管大腦已經出現了病理變化，但臨床上尚未表現出明顯癥狀。此時患者可能并未達到癡呆的程度，隨著病情的進展，大腦的病理變化逐漸從量變積累到質變，臨床癥狀便開始顯現。”浙江省人民醫院臨床心理科名譽科主任于恩彥告訴記者，如果能在臨床癥狀顯現前識別到疾病并進行干預，效果將是最佳的。

于恩彥表示，傳統依賴醫生經驗的診斷方式主觀性較強，缺乏標準化，易導致誤診或漏診，尤其是在早期和復雜病例中。因此，亟待出現一種能夠適應基層醫療條件、基于多模態數據的智能化阿爾茨海默病輔助鑒別診斷系統。

浙江省人民醫院黨委副書記、副院長孟旭莉介紹，去年該院正式發布10個AI智能體創新項目，其中一項重點項目就是臨床心理科推出的阿爾茨海默病全域全病程管理智能體。睿思早篩智能體是該體系的重要先行部分，其基于大語言模型和人工智能技術，具備高效篩查、精準評估、風險預測等功能。

評估過程中，該智能體通過大語言模型分析大量客觀指標數據，包括語音數據(如音調、停頓、音量變化等)、行為數據(如手指滑動速度、面積、觸點識別等)和微表情數據(如情緒狀態、眼動追蹤、頭動方向等)，增強了數據分析與特征提取的智能化水平，并在數據不完整的情況下保持高效運行。

“這個多模態篩查智能體集合了風險因素、客觀篩查、主觀評估、情緒評估4個維度，最后為大家呈現一份包含認知風險等級、認知風險因素、風險控制建議、未來認知風險預測趨勢及就診建議的指導報告。”浙江省人民醫院臨床心理科主任廖崢孌教授說。

廖崢孌稱，該智能體未來還將進一步拓展，融入精準診斷、動態隨訪、康復訓練和健康教育等功能，打造覆蓋患者全病程的智能化管理體系，為認知障礙患者提供更優質、更便捷、更高效的健康服務。

“我們期待通過科技賦能認知障礙的早篩、早診、早治，讓更多患者享受到高質量的健康管理。”孟旭莉說，“認知障礙的防治是一項關乎社會福祉的重要事業，未來也期待醫療、科技、公共衛生等多領域的緊密合作。”