AI预测脑龄老化程度　1分钟找到早期失智症

中医大附医神经部主治医师、人工智慧中心主任许凯程说，失智症属于脑部疾病，主要影响大脑功能导致思考与记忆能力退化，甚至产生情绪问题、语言表达力丧失、行动能力降低等症状，依发病区域或病征分为阿兹海默症、血管型失智症、路易氏体失智症、额颞叶型失智症、巴金森氏症引发的失智症；卫福部推估，2022年我国失智症人口超过30万人，九成六为65岁以上，此2030年失智人口推估将超过50万人。

许凯程主任指出，临床上神经科医师通常会以多种方法及工具来评估失智症，每位病人往往需要花1小时以上的时间才能完成确认，预约也要1个月以后，为了能帮助病人，让医师更快与更精准掌握失智症严重度，中医大附医设计以AI脑龄预测系统、神经基因判别系统建构了「智忆康」，运用AI协助评估失智症严重程度。

「智忆康」脑龄预测系统收取该院近3千例正常人做磁振造影检查，利用AI模型将脑部各区域（灰白质、脑脊髓液、海马回等）逐一分割计量后建立常态分布曲线，后续输入约500例失智症病人的脑部影像，发现在同龄群体中，失智症病人于灰质区域比例普遍低于普通族群，脑脊髓液比例也因脑部退化程度较高有明显增加。

许凯程主任进一步分析，2022年相关医学文献指出，理论上脑龄与实际身体年龄在正负3岁以内为正常族群，运用脑龄预测系统判断出的脑部年龄与实际年龄的差异程度，可帮助临床医师借此快速诊断患者失智症严重程度。

「智忆康」神经基因判别系统则利用无神经相关疾病之老年族群以及失智症病人的脑电波讯号和基因资料，经过特征萃取和特征选择技术计算出重要之脑波特征以及基因特征，透过AI模型判别患者是否患有阿兹海默症。结果显示失智症病人在特定频带及脑区位置的脑波强度、复杂度以及脑区间的功能性连结皆显著小于非失智症组，而AI模型在测试资料集上的判断表现AUC达到87%，且敏感度达到91.7%。

随著台湾进入高龄社会，预防与治疗早期失智疾病成为刻不容缓的工作，许凯程主任呼吁民众如有疑虑自己或家人行为异常，应尽早就医检查以利治疗。