美国妙佑医疗国际（Mayo Clinic）近日宣布开发出一款名为StateViewer的人工智能工具，该工具通过单次脑部代谢扫描即可识别包括阿尔茨海默病在内的9种常见痴呆症，为全球痴呆症早期诊断带来突破性进展。这项研究成果已发表于《神经病学》期刊，标志着AI在神经退行性疾病诊断领域的重要突破。
StateViewer的核心技术基于氟代脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET）数据分析，通过检测大脑葡萄糖代谢异常模式来区分不同类型的痴呆症。研究团队利用超过3600份脑扫描图像进行训练和验证，这些数据涵盖了痴呆症患者与认知正常人群的脑部影像。测试结果显示，该工具在识别具体类型痴呆症方面的准确率达到88%，同时将临床医生解读脑部扫描数据的速度提升近两倍，诊断准确性提高三倍。
痴呆症的诊断一直面临重大挑战。据世界卫生组织数据，全球现有超过5500万痴呆症患者，每年新增病例约1000万。传统诊断需要经过认知评估、血液检测、影像学检查及专科会诊等多重环节，即使经验丰富的神经科医生也难以准确区分症状交叉的痴呆症类型。StateViewer通过彩色编码脑图直观呈现分析结果，使普通临床医生也能快速理解诊断信息，这为缺乏神经专科资源的医疗机构提供了重要支持。
研究人员指出，不同类型的痴呆症会影响大脑特定区域：阿尔茨海默病主要损害记忆处理区，路易体痴呆影响注意力与运动相关区域，而额颞叶痴呆则涉及语言行为区域。StateViewer能够精准识别这些特征性代谢模式差异，在新疗法不断涌现的背景下，为患者争取关键治疗窗口期。
妙佑医疗国际团队表示，将继续扩大StateViewer的临床应用评估范围，验证其在多样化医疗环境中的有效性。这项技术不仅有望改善患者预后，也为医学教育提供了重要研究资源，特别是在神经病学与人工智能交叉领域的人才培养方面具有深远意义。
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