【認知障礙檢測】美國杜克大學研發AI分析視網膜掃描　有望用以識別認知障礙症

現時全球每3秒就有1人確診認知障礙症。美國杜克大學發現，與認知變化相關的視網膜血管密度變化，繼而研發了AI模型分析視網膜掃描，有望將來用以識別認知障礙症。

Photo from Duke University Medical Center

研究團隊發現了與認知變化相關的視網膜血管密度變化，患有阿爾茨海默氏病（認知障礙症的其中一種）的人士，其眼內黃斑中心周圍的毛細血管網密度會降低。

有見及此，他們利用相關發現訓練了一種AI學習模型（CNN），並在內輸入了四種類型的視網膜掃描，以教導AI模型識別不同圖像之間的差異。研究團隊聲稱，在測試中，該AI模型可成功將阿爾茨海默氏病患者與健康參與者區分開來。成果已發表於《英國眼科雜誌》上。

而因患有眼科病症的人視網膜、血管的結構也有不同，團隊正招募更多不同類型的患者，如更多種族群體，又或患有青光眼和糖尿病等病者的模型，以提升模型的準確度。

這項發現證明，某些類型的視網膜圖像的機器學習分析，有可能提供一種無創方式來識別阿爾茨海默氏病患者。

研究人員指，診斷阿爾茨海默氏病通常取決於症狀和認知測試，大部分測試（如神經影像學檢查和腦脊髓液檢查）都是侵入性且較昂貴的檢測方法，並且存在一定風險。故用簡單、非侵入式的方法來識別阿爾茨海默氏病，可以在許多方面幫助患者，包括提高診斷的準確性，以至令患者可盡早進行必要的生活方式調整，以減慢病症惡化。

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Text：UrbanLife Health Editorial
Photos：UrbanLife Health Editorial
Source：Duke University Medical Center