【人工智能】葉玉如率科大團隊研AI預測患認知障礙症風險　準確率逾70%

香港科技大學（科大）領導的國際研究團隊最近開發了一套人工智能模型，利用遺傳信息，可在出現病徵之前預測罹患阿爾茲海默症的風險，準確率超過70%。這將革新阿爾茲海默症及其他常見疾病如心血管疾病的診斷、干預、治療和臨床研究。

阿爾茲海默症是一種涉及認知功能障礙和腦細胞喪失的致命疾病，可歸因於遺傳變異。因此檢測DNA信息能有效協助預測患阿爾茲海默症的相對風險，從而實現疾病的及早干預和及時管理。

目前，阿爾茲海默症的臨床診斷主要是透過醫生判斷、認知能力量表測試和腦部掃描進行的，但通常在患者出現病徵時才進行，往往錯失了最佳干預時期。因此，提早預測阿爾茲海默症風險能大大幫助早期診斷和制定干預策略。

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科大校長葉玉如及科大大數據研究所主任陳雷帶領研究團隊建立了首批深度學習模型，用於評估歐洲和中國人群患上阿爾茲海默症的多基因風險。與其他模型相比，科大的深度學習模型能更準確地辨識出阿爾茲海默症患者，並能夠對個體進行分級分層。

葉玉如指，這一重大突破將加快阿爾茲海默症的大規模風險篩查以及風險分級。除了風險預測之外，此方法還能將個體根據疾病風險分級，為阿爾茲海默症的致病和惡化機制提供了嶄新研究思路和見解。

該項研究跨三地完成，科大與中國科學院深圳先進技術研究院、倫敦大學學院的科研人員，以及香港威爾斯親王醫院和伊利沙伯醫院的醫生合作進行。研究團隊目前正進一步研究並完善該模型，最終目標是將其納入常規篩查的流程中。

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責任編輯：解青羽