人工智能血液检测可区分痴呆病因 ^{CEFR B1}

一项由华盛顿大学团队领导的研究报告了一种基于人工智能的血液分类器，能够将四种常见的痴呆病因与健康脑衰老区分开来。该分类器使用血液中一组反映脑病理的蛋白质作为指标，其中包括已验证的阿尔茨海默病生物标志物以及与突触、神经损伤和炎症相关的蛋白质。

研究者在来自两个研究中心的、超过3200名个体的血液蛋白数据上训练和测试了模型，并在另外一组有生前认知评估且经尸检确认脑组织病理的225名个体上验证了模型性能。总体上，分类器的准确率很高，在仅有单一神经退行性疾病的病例中达到了92.3%的诊断准确率。

研究者指出该检测目前尚未达到临床使用标准，需要在更大且更具多样性的人群中开展前瞻性研究，以评估其对疾病进展预测和治疗决策的实际价值。