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可透過單次腦部MRI預測阿茲海默症病程進展的人工智慧模型 AI Model Predicts Alzheimer’s Progression from a Single MRI Scan
阿茲海默症約占全球失智症病例的六至七成,但目前診斷仍高度依賴正子斷層造影(PET)、生物標誌物檢測與神經心理測驗等多項技術,使臨床評估成本高且耗時。雖然磁振造影(MRI)為臨床上較普遍可取得的神經影像工具,但若僅以傳統人工智慧(AI)模型分析MRI影像資料時,仍不易準確判讀阿茲海默症複雜且多樣化的腦部退化特徵。為解決此問題,美國加州大學舊金山分校(University of California, San Francisco, UCSF)研究團隊開發一套AI模型,可利用單次MRI與基本人口資料,推估受測者認知功能及疾病進程。此模型會先將MRI 影像中的腦部組織分為灰質、白質與腦脊髓液等類型,再分析大腦不同部位的變化,以預測阿茲海默症病程與認知功能變化。研究團隊利用公開研究資料庫阿茲海默症神經影像倡議(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, ADNI)的MRI與臨床資料進行模型訓練與驗證,並納入人類連接體計畫(Human Connectome Project)年輕健康族群資料,以提升模型區分正常老化與病理性退化的能力。研究結果顯示,此模型可利用單次MRI資料,輔助判斷阿茲海默症風險並預測未來認知退化情形,其預測表現優於傳統AI方法。研究團隊表示,未來仍需進一步驗證模型於不同臨床環境中的穩定性與適用性,並評估其應用於其他神經退化性疾病的潛力。
2026/05/21
https://www.insideprecisionmedicine.com/topics/informatics/ai-model-predicts-alzheimers-progression-from-a-single-mri-scan/
Inside Precision Medicine
陳靜怡