AI預測腦齡老化程度　1分鐘找到早期失智症

中醫大附醫神經部主治醫師、人工智慧中心主任許凱程說，失智症屬於腦部疾病，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，依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、巴金森氏症引發的失智症；衛福部推估，2022年我國失智症人口超過30萬人，九成六為65歲以上，此2030年失智人口推估將超過50萬人。

許凱程主任指出，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，每位病人往往需要花1小時以上的時間才能完成確認，預約也要1個月以後，為了能幫助病人，讓醫師更快與更精準掌握失智症嚴重度，中醫大附醫設計以AI腦齡預測系統、神經基因判別系統建構了「智憶康」，運用AI協助評估失智症嚴重程度。

「智憶康」腦齡預測系統收取該院近3千例正常人做磁振造影檢查，利用AI模型將腦部各區域（灰白質、腦脊髓液、海馬迴等）逐一分割計量後建立常態分佈曲線，後續輸入約500例失智症病人的腦部影像，發現在同齡群體中，失智症病人於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。

許凱程主任進一步分析，2022年相關醫學文獻指出，理論上腦齡與實際身體年齡在正負3歲以內為正常族群，運用腦齡預測系統判斷出的腦部年齡與實際年齡的差異程度，可幫助臨床醫師藉此快速診斷患者失智症嚴重程度。

「智憶康」神經基因判別系統則利用無神經相關疾病之老年族群以及失智症病人的腦電波訊號和基因資料，經過特徵萃取和特徵選擇技術計算出重要之腦波特徵以及基因特徵，透過AI模型判別患者是否患有阿茲海默症。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%。

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，許凱程主任呼籲民眾如有疑慮自己或家人行為異常，應盡早就醫檢查以利治療。