AI 也能預測大腦年齡！一分鐘從檢查中找到早期失智症
在步向超高齡化的社會下，神經退化疾病是全民高度重視的疾病問題，但過往為了診斷患者失智症，患者需要數個檢查評估，往往耗費大量時間排隊等待檢驗。在科技日新月異的幫助下，中國附醫人工智慧中心設計以 AI 腦齡預測系統，除了加速是否有罹患失智症外，也能協助評估失智症嚴重程度。
失智海嘯來襲！AI 輔助醫師判讀
根據衛福部統計推估，2022 年我國失智症人口超過 30萬人，有九成六為 65 歲以上長者，此外，罹病者有年輕化現象，而到了 2030 年，失智人口推估將成長超過 50 萬人。
失智症主要影響大腦功能，導致思考與記憶能力退化，甚至產生情緒問題、語言表達力喪失、行動能力降低等症狀。臨床上神經科醫師通常會以多種方法及工具來評估失智症，包含疾病史、血液檢查、認知量表測驗、心理評估、影像學檢查、生理訊號檢查等。
除了判讀需要時間，患者更長需要排隊等待檢驗時間，許凱程坦言：「以中醫大附醫為例，需要排隊等候檢測的人潮，往往可能都預約一個月之後，有了 AI 的幫忙本來排成一個多月，當患者只要做完核磁共振只要一分鐘，就可以馬上知道是不是一個失智的病人。」
從大腦「灰質區域」比例判讀是否為失智
但 AI 到底如何判讀是否有失智症？許凱程解釋：「大腦裡面主要兩種物質：腦部組織、腦脊髓液，一個變多另一個就會減少，舉例年紀退化的長者灰白質減少時，腦脊髓液就會變多，比例會出現明顯改變。」
因此，許凱程收取近三千例正常人做磁振造影檢查，利用 AI 模型將腦部各區域計量後建立常態分佈曲線，後續輸入約五百例失智症病人的腦部影像，建構出曲線圖（如下圖），像是綠色曲線為正常人表現，其他曲線為異常，以此作為判讀的依據。
此外，研究團隊也發現失智症病人「灰質區域」比例普遍低於普通族群，腦脊髓液比例也因腦部退化程度較高有明顯增加。
而人工智慧技術不只「定性」還可以「定量」，系統能同時判斷患者腦部年齡到底是幾歲，假使為一名 60 歲的病人，做完檢測後判讀 70 歲腦齡，當歲數差異有 3 歲以上就是可能失智，兩者數值差越多嚴重程度會越高，可幫助臨床醫師藉此快速診斷患者失智症嚴重程度。
AI 判讀的下一步！將失智症區分亞型
人工智慧結果顯示失智症病人在特定頻帶及腦區位置的腦波強度、複雜度以及腦區間的功能性連結皆顯著小於非失智症組，而AI模型在測試資料集上的判斷表現 AUC 達到 87 %，且敏感度達到 91.7 %。
為了能幫助病人，讓醫師更快與更精準掌握失智症嚴重度，中醫大附醫使用 AI 腦齡預測系統、神經基因判別系統，運用 AI 協助評估失智症嚴重程度，已經廣泛地在院內使用，明年將規劃將這套系統取得醫材證。
只是失智症嚴重程度不同之外，還有多種亞型表現，通常依據發病區域或病徵分為：阿茲海默症、血管型失智症、路易氏體失智症、額顳葉型失智症等，許凱程主任補充：「初步現階段 AI 可以看有或沒有，接下來就是會把各種亞型做分類。」
隨著台灣進入高齡社會，預防與治療早期失智疾病成為刻不容緩的工作，許凱程呼籲民眾如有疑慮自己或家人行為異常，盡早就醫檢查以利治療。
文、王芊淩／圖、巫俊郡
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