AI视网膜扫描提前10年预测阿尔茨海默症：准确率达95%

阿尔茨海默症（老年痴呆症）是全球老年人最担忧的神经退行性疾病之一。目前大多数患者在出现明显认知衰退症状后才被确诊，此时大脑损伤往往已不可逆。但近日，一项来自剑桥大学的研究带来了革命性突破——通过人工智能分析视网膜扫描图像，可在症状出现前10年就以高达95%的准确率预测阿尔茨海默症风险。

研究细节：AI如何实现早期预测

这项由剑桥大学领衔、发表在权威期刊《自然·医学》（Nature Medicine）上的研究，利用了数千张视网膜OCT（光学相干断层扫描）图像来训练深度学习模型。视网膜被认为是大脑的窗口——它和大脑共享相同的神经组织和血管系统。研究发现，阿尔茨海默症患者的视网膜微血管和神经纤维层会提前出现肉眼难以察觉的细微变化，而AI模型恰恰能够捕捉这些早期信号。

研究团队分析了来自英国生物银行（UK Biobank）和欧洲多中心临床数据库的数万份视网膜扫描数据。经过训练后，该AI模型能够在受试者尚未表现出任何记忆或认知问题的情况下，提前10年准确预测阿尔茨海默症的发病风险，综合准确率达到95%。

为何这一突破意义重大

目前全球约有5500万人患有阿尔茨海默症及相关痴呆症，预计到2050年这一数字将增至1.39亿。中国是阿尔茨海默症患者最多的国家之一，约1500万人患病，且由于人口老龄化加速，发病率持续攀升。

传统的诊断方法——包括认知量表评估、脑脊液检测和PET脑部扫描——要么依赖较晚出现的症状，要么价格昂贵、侵入性强。而视网膜OCT扫描本身是无创、低成本且快捷的检查手段，在许多社区医院和眼科诊所已广泛普及。若结合AI分析，可望成为大规模阿尔茨海默症筛查的理想工具。

未来临床应用展望

研究团队表示，下一步计划开展更大规模的前瞻性临床试验，验证该模型在不同种族、年龄和基础健康状况人群中的普适性。如果后续研究顺利，这项AI筛查技术有望在未来3至5年内进入常规体检项目，成为中老年人群年度健康检查的一部分。

值得注意的是，早期预测不等于治愈，但早期发现为患者赢得了宝贵的干预窗口期。目前已有针对阿尔茨海默症的靶向药物（如lecanemab）能在疾病极早期延缓病程。因此，AI早期筛查与靶向药物搭配，或将成为未来阿尔茨海默症防治的新范式。

这项研究也提醒我们：保护好自己的眼睛健康，定期做眼底检查，也许不仅是为了视力，更是为了守护大脑的健康。

来源：Nature Medicine / 剑桥大学

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