81歲的張伯伯原本精明開朗，今年卻經常忘記事情，也不願意與家人交流，且說話邏輯不易理解。中國醫藥大學附設醫院神經部主治醫師、人工智慧中心主任許凱程，運用人工智慧中心研發「智憶康」AI檢測，發現張伯伯腦部年齡大於實際年齡5歲，罹患早期失智症，建議及早進行後續治療。
患者腦部灰質大幅退化、腦脊髓液增加
張伯伯先進行常規傳統檢查，由專業人員進行抽血檢查、心理量表測驗，以及腦部MRI影像檢查，檢查結果發現心理量表（MMSE）分數低於同齡人平均值，另MRI發現為腦部腦萎縮，因此並非中風或腫瘤；醫師接著運用人工智慧中心研發「智憶康」系統，藉由醫學影像以及腦部灰質大幅退化以及腦脊髓液增加的異常比例，預測張伯伯腦部年齡大於實際年齡5歲，同步推估罹患早期失智症。
全台失智人口到2030年將超過50萬人
許凱程表示，失智症好發於中老年族群，會隨著時間逐漸惡化。根據衛福部統計推估，2022年我國失智症人口超過30萬人，有96%為65歲以上長者。此外，罹病者有年輕化現象，推估失智人口到2030年將超過50萬人。
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。失智症嚴重程度不同，且有多種致病亞型的主要神經認知障礙，通常又可以依照發病區域或病徵分為下列分型：
退化型失智症，包括阿茲海默症、路易氏體失智症、額顳葉型失智症
血管型失智症
由巴金森氏症引發之失智症等
▲許凱程表示，等候失智症檢查曠日費時，利AI系統可幫助醫師快速判別患者嚴重程度。（圖／中醫大附醫提供）
AI幫助醫師快速診斷失智患者嚴重程度
許凱程指出，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，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，不過每位病人往往需要花1小時以上的時間才能完成確認。而且以院內為例，排隊等候檢測的人潮更常要預約1個月之後。
為了幫助病人、讓醫師更快且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，收取院內近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5百例失智症病人的腦部影像。發現在同齡群體中，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而明顯增加。
許凱程進一步分析，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（曲線下面積）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刻不容緩，許凱程呼籲，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。
