人工智能驱动的新方法可在初级诊疗中识别阿尔茨海默病及相关痴呆症

2025年11月17日，星期一

根据一项发表于11月10日《美国医学会杂志网络开放》网络版的研究，一项由人工智能驱动的数字化检测方法，可在初级诊疗中识别阿尔茨海默病及相关痴呆症，且不耗费医生的时间或金钱。

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印第安纳波利斯市印第安纳大学医学院的Malaz A.Boustani博士及其同事，评估了结合使用患者自报的快速痴呆评定量表与被动数字标记（一种机器学习算法）这一联合方法，在提高初级诊疗机构中新发ADRD诊断年率方面的效果。

该研究涉及9个联邦认定的初级保健诊所（共5,325名患者），这些诊所被随机分配至常规护理组（不进行ADRD常规筛查）、仅使用PDM组、或QDRS加PDM组。

研究人员发现，与常规护理诊所（12个月发病率：12.4%）相比，随机分配至QDRS加PDM的诊所（12个月发病率：15.4%；调整后比值比[aOR]为1.31；95%置信区间[CI]为1.05至1.64）发生ADRD诊断的几率更高。

在仅分配至PDM的诊所中（12个月发病率：10.3%；aOR为0.84；95%CI为0.63至1.11）未观察到显著关联。同样，与常规护理诊所（12个月发病率：29.0%）相比，QDRS加PDM诊所（12个月发病率：36.7%；aOR为1.41；95%CI为1.12至1.77）进行ADRD诊断评估的几率更高，但仅使用PDM的诊所（12个月发病率：27.8%；aOR为0.94；95%CI为0.72至1.22）则未显示出显著差异。

"这是我所知的、最具可扩展性的早期检测方法。"Boustani在一份声明中表示，"大多数早期检测方法至少需要花费医生五分钟时间，并且通常伴有许可费用。相比之下，我们的双重方法需要零clinician时间或金钱。"