综述：机器学习在神经系统疾病早期诊断中的应用：提升准确性与应对挑战

这篇综述系统探讨了机器学习（ML）在阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）和癫痫早期诊断中的突破性进展。通过整合多模态数据（如神经影像、EEG和基因组学），ML算法显著提升了诊断敏感性和特异性，同时克服了传统方法的局限性。文章还深入分析了模型可解释性、临床转化等挑战，为未来研究提供了方向。

　　

引言

神经系统疾病如阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）和癫痫因其复杂的病理机制，对公共卫生构成严峻挑战。随着全球老龄化加剧，AD患者预计2050年将达1.3亿，而PD已成为增长最快的神经退行性疾病。传统诊断依赖临床症状和影像学检查，但敏感度不足导致误诊率居高不下——例如17%的血管性痴呆患者曾被误诊为AD。

当前诊断的局限性

临床诊断面临三大瓶颈：

1. 表型重叠性：AD与PD患者常出现共病，尸检数据显示临床与病理诊断符合率仅60%-70%。
2. 技术依赖性：fMRI和PET虽能捕捉脑功能变化，但成本高昂且需专业解读。
3. 动态监测缺失：癫痫的非惊厥发作易被漏诊，EEG解读存在主观偏差。

机器学习的技术革新

ML通过四大技术路径重塑诊断范式：

• 监督学习：在ADNI数据库中，联合学习框架整合MRI与APOE^ε4基因数据，使AD识别准确率达93.44%。
• 深度学习：CNN处理EEG信号时，AD与额颞叶痴呆（FTD）分类准确率高达96.6%。
• 多模态融合：Wang团队开发的MCPD-Net框架结合加速度计与视觉传感器，实现PD居家动态监测。
• 生物标志物挖掘：血清代谢组学筛选出14种AD特异性代谢物，AUC达0.91。

疾病特异性突破

AD诊断：

• DNN模型通过EEG相对功率特征识别轻度认知障碍（MCI），灵敏度提升30%。
• 血浆p-tau181蛋白联合ML预测AD进展，22年随访准确率84%。

PD监测：

• 语音信号分析结合SMOTE采样技术，诊断准确率99.11%。
• 线粒体DNA变异检测为早发型PD提供分子标签。

癫痫预警：

• 腕戴式传感器搭载DL算法，可实时捕捉非惊厥发作。
• SCN1A基因预测模型对Dravet综合征的识别准确率达89.7%。

挑战与未来方向

当前面临三大瓶颈：

1. 数据异质性：不同中心MRI参数差异导致模型泛化性下降。
2. 临床转化壁垒：仅23%的ML研究进入III期临床试验。
3. 伦理考量：基因数据使用需平衡隐私保护与研究需求。

未来需聚焦：

• 开发可解释性AI工具，如注意力机制可视化EEG特征。
• 建立跨种族验证队列，避免算法偏见。
• 推动医工交叉，将DL嵌入现有诊疗流程。

结语

ML正从辅助诊断走向精准干预，其与液体活检、数字表型的结合有望实现神经疾病的超早期预警。但技术落地仍需临床医生主导，以确保算法决策与医学经验形成互补。这一变革将重新定义神经科诊疗标准，最终改善患者预后。