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本综述聚焦人工智能（AI）在痴呆症（尤其是阿尔茨海默病，AD）护理中的应用，探讨其在神经影像、生物标志物识别、预测建模及治疗干预中的作用，分析 AI 提升诊断准确性与治疗个性化的潜力，同时讨论伦理、数据隐私等挑战。
人工智能在痴呆症护理中的变革：从检测到治疗的全维度突破
一、痴呆症的全球挑战与 AI 的介入价值
痴呆症，尤其是阿尔茨海默病（AD），正随着人口老龄化成为全球重大健康威胁。其高患病率（如中国 6.0%、印度 7.4%）和长期护理负担，凸显早期检测与精准诊断的迫切性。人工智能（AI）通过整合多模态数据（如神经影像、基因组学、临床记录），为提升诊断准确性、预测疾病进展及优化治疗策略提供了创新路径。
二、AI 在痴呆症诊断与早期检测中的核心应用
神经影像分析的革新
磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET）等技术结合 AI，可识别淀粉样蛋白 -β（Aβ）斑块、tau 蛋白缠结等 AD 生物标志物。例如，卷积神经网络（CNN）在 MRI 分析中诊断准确率高达 89%-99%，显著优于传统方法。深度学习模型还能通过 MRI 预测 PET 确定的 ATN（amyloid-tau-neurodegeneration）状态（AUC 值 0.73-0.86），减少对侵入性 PET 的依赖。
非侵入性筛查工具的拓展
AI 驱动的语音分析系统可通过语言特征预测 Aβ 阳性（AUC=0.77）和轻度认知障碍（MCI，AUC=0.83），结合可穿戴设备与视网膜成像等技术，为社区筛查提供便捷方案。例如，基于视网膜生物标志物的 AI 模型诊断效果与传统脑成像相当，但成本更低。
多模态数据融合与预测建模
机器学习模型整合遗传信息（如 APOE ε4 基因型）、认知评估和影像数据，可预测 MCI 向 AD 的转化。例如，随机森林等集成学习方法通过融合多源数据，将预测准确率提升至 83%-91%，为早期干预提供依据。
三、AI 在治疗干预中的前沿探索
个性化治疗与药物研发
AI 通过分析患者基因、影像和临床数据，开发个性化用药模型。如某 AI 模型可预测患者对特定药物的认知衰退减缓效果，经推荐治疗的患者两年内认知下降显著减少。在药物发现领域，AI 通过分析基因组关联研究（GWAS）识别 103 个 AD 风险基因，并发现糖尿病药物吡格列酮可通过调节特定分子通路降低 AD 风险。
数字疗法与居家护理
计算机化认知训练程序可稳定 MCI 患者症状，AI 驱动的社交机器人和虚拟助手则为居家患者提供实时监测与情感支持。结合 6G 技术，AI 可实现远程神经心理干预，提升护理可及性，尤其惠及偏远地区患者。
临床决策支持与治疗监测
在淀粉样蛋白靶向药物治疗中，AI 辅助放射科医生检测 MRI 上的淀粉样蛋白相关影像异常（ARIA），显著提高水肿和微出血的检测灵敏度（AUC 提升），保障治疗安全性。
四、AI 应用的伦理与技术挑战
数据偏差与公平性问题
多数 AI 模型基于单一数据集（如 ADNI）训练，可能无法反映多样化人群（如种族、地域差异），导致诊断偏差。例如，美国非裔和加勒比西班牙裔人群的 AD 患病率更高，但现有模型对其适用性不足。
可解释性与临床信任障碍
深度学习模型的 “黑箱” 特性（如 CNN）使临床医生难以理解决策逻辑，影响实际应用。SHAP、LIME 等解释工具虽可将模型输出转化为可理解格式，但普及度有限。
伦理与隐私风险
无症状人群的 AI 预测可能引发心理负担，且缺乏有效治疗手段时，早期诊断的临床价值存疑。此外，生物数据隐私（如基因组信息）和算法透明度（如面部识别诊断痴呆的 92.56% 准确率模型）需严格监管，遵循 GDPR 等数据保护框架。
五、未来方向与展望
AI 在痴呆症护理中的未来需聚焦三大方向：
- 数据多元化与模型泛化：通过多中心、跨地域研究构建包容性数据集，覆盖不同年龄（如早发性 AD，EOD）、性别及社会经济群体，提升模型在真实世界的适用性。
- 技术整合与成本优化：推动 AI 与便携设备（如智能手机认知测试）、非侵入性生物标志物（血液 Aβ/tau 检测）的结合，降低诊断成本，同时评估 AI 工具的卫生经济学效益。
- 伦理治理与跨学科协作：建立 AI 开发的伦理准则，纳入患者、 caregivers 和临床医生的多方参与，确保技术设计符合社会价值。例如，通过公平性指标（如人口统计学均等）主动识别模型偏差。
六、结论
人工智能正从根本上改变痴呆症的诊疗格局，其在早期检测的精准性（如 MRI-CNN 的 99% 准确率）、治疗的个性化（如基因导向疗法）及护理的可及性（如远程监测）方面展现巨大潜力。然而，实现 AI 的全面临床转化需突破数据偏差、可解释性和伦理监管等瓶颈。未来，跨学科合作与负责任的技术开发将是释放 AI 潜力、应对全球痴呆症危机的关键。
