英國73歲女士布魯克(右)對著機器狗「餅乾」說話。這隻機器狗能與失智症老人患者互動,喚起他們的塵封記憶,並誘發他們與照護者對話,深受病患歡迎。(路透)
英國73歲女士布魯克(右)對著機器狗「餅乾」說話。這隻機器狗能與失智症老人患者互動,喚起他們的塵封記憶,並誘發他們與照護者對話,深受病患歡迎。(路透)
在東京一間療養院,失智症患者正在讀書,白色的機器寵物海豹「PARO」在一旁陪伴。(路透)
在東京一間療養院,失智症患者正在讀書,白色的機器寵物海豹「PARO」在一旁陪伴。(路透)

多數病發於老年、無法醫治的失智症成為高齡化社會隱憂。義大利巴里大學研究人員主張人工智慧(AI)可用於早期預測阿茲海默症。他們開發AI模型,蒐集阿茲海默症患者病發前10年間的微小身體變化,並訓練模型「認出」症狀,進而預測阿茲海默症發病可能性。

年齡增長 罹病機率大

失智症(dementia)也稱為癡呆症,是一種無法治癒的症候群。除了記憶力減退,還會影響到其他認知功能,包括語言能力、判斷力等的退化,還可能出現個性改變、妄想或幻覺。

失智症影響全球3600萬人,其中大約10%的人會在有生之年中發病。失智症與年齡增長息息相關,約3%的人在65到74歲之間得病,另外19%的人則在75到84歲之間,而將近一半的人則在85歲以後得病。

最常見的失智症是阿茲海默症(Alzheimer’s disease),該患者佔總體50%到70%。其他常見的包括中風引起的血管型失智症、路易氏體失智症等。相對少見的失智成因則有常壓型水腦症、帕金森氏症等。少部分失智症起因於家族遺傳。

全球研究有的嘗試使用血液與腦脊液檢測,也有人嘗試開發小工具,尋找阿茲海默症的早期跡象。義大利巴里大學的研究人員認為,AI是早期檢測阿茲海默症的最佳解決方案。

患者病史 成辨識資訊

巴里大學開發出一個機器演算法,蒐集阿茲海默患者病發前10年間的微小身體變化,並訓練此AI模型「認出」症狀,進而預測發病可能性。

首先,他們利用67份MRI掃描訓練AI模型,其中包括38份阿茲海默症患者掃描紀錄以及29份健康對照組。訓練完成後,讓AI針對148名測試者進行腦部掃描,其中有48名阿茲海默症患者,以及48名目前呈現輕度知能障礙的患者,輕度知能障礙一般被認為是失智症的過渡期。

結果顯示,AI辨識出阿茲海默症患者的準確率高達86%,輕度認知障礙患者準確率亦高達84%。這表示此AI模型如果發展成熟,很有可能成為阿茲海默症早期診斷的有效工具。

動態追蹤 找出規律性

另一方面,美國麻省理工學院(MIT)電腦科學與人工智慧實驗室卡塔比教授領導的團隊,則開發出監測阿茲海默症早期症狀的動態追蹤裝置:一個裝在牆上的扁平白色方盒。它使用低功率無線電波,能反射半徑9公尺內所有物體。任何微小動態,甚至呼吸,都會引起反射訊號變化,藉此記錄人每天的一舉一動。所有訊號皆上傳雲端,再用機器學習演算法分析這些微小的反射變化,從大量數據中找出規律,辨識病人的步伐、位置、呼吸模式、睡眠狀況等。

新藥藥效 靠它來判斷

收集大量的行為數據,能幫助研究人員追蹤及瞭解病人早期徵兆,例如躁動、憂鬱、睡眠中斷、重複特定行為等等,都是阿茲海默症的徵兆。

研究參與者有已確診的阿茲海默症患者,也有尚未確診的老人。研究人員認為,人工智慧能夠從行為數據中學習,找出細微的差異及變化,並辨識出風險高的患者。製藥公司也對該技術很感興趣,因為人工智慧將可能用來協助追蹤、判斷實驗藥物是否確能改善病人症狀。

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