鹰瞳Airdoc算法助力，中国学者发现快速无创识别痴呆高危人群新方法

日前，北京大学临床研究院宣布，由北京大学临床研究院谢武祥研究员领衔的一项研究，基于全国19个省市超过29万人的体检数据，开发出基于眼底照片的人工智能算法，可在30—40秒内准确识别痴呆高危人群这项研究在世界上首次通过结合人工智能技术和眼底照片信息来识别痴呆症的高危人群

这项研究成果最近发表在老年学领域的顶级国际杂志《年龄与老化》上中国人民解放军总医院，华盛顿大学，北京同仁医院，艾康集团，上海北方医院，北京安贞医院等多家高校，科研院所和体检机构参与了此次研究医疗人工智能领军企业Airdoc参与研究，为研究的顺利开展提供了强有力的技术支持和保障

2006年发表在Lancet Neurology上的CAIDE痴呆风险评分是目前国际上最受认可的痴呆风险预测工具，但其计算需要采血和多维健康信息，有创，耗时且医生难以掌握，难以推广应用。

视网膜微血管是人体内唯一可以用眼底相机无创观察的血管前期研究发现，眼底动静脉直径，动脉狭窄程度，视网膜病变程度等视网膜微血管指标与痴呆发病显著相关，具有应用于早期识别痴呆高危人群的潜力

根据消息显示，该研究团队利用卷积神经网络技术开发人工智能算法来估计凯德痴呆的风险评分实验表明，该算法能够准确识别痴呆高危人群，内外验证中的受试者工作特征曲线面积分别为0.944和0.926，性能优异而且算法估算的凯德痴呆风险评分与受试者综合认知功能评分和各领域认知功能评分显著相关

谢武祥研究员说:这项研究为痴呆症的早期筛查提供了新的思路通过对眼底拍照，利用人工智能，可以快速，无创，方便，廉价地识别出未来痴呆的高危人群如果能大规模应用于人群的早期筛查，有望实现痴呆症的早期发现和治疗，降低治疗成本，将产生巨大的经济效益和社会效益

曾强教授指出:最近几年来，痴呆症不再是老年人的‘专利’，定期体检是预防疾病的第一步可是，长期以来，由于缺乏有效且便于携带的痴呆风险评估工具，很难对痴呆风险进行及时干预伴随着人工智能技术的发展，眼底AI已广泛应用于健康管理领域，用于眼病和慢性病的早期筛查和管理本研究有利于提高该检查的应用价值，实现多学科健康问题的一站式管理基于眼底照片的痴呆风险AI评估模型操作简单，无创，性价比高如果能在健康体检中推广应用，将大大节省筛查的人力物力成本，助力全生命周期健康管理时代健康体检的个性化精准升级

根据消息显示，该研究中使用的AI算法模型已逐步应用于中国体检人群，用于早期识别痴呆高危个体。