近日，富士胶片株式会社(以下简称“富士胶片”)与日本国立精神·神经医疗研究中心共同研究的一项技术成果发表于《自然》杂志子刊《npj Digital Medicine》，准确率达88%。这项技术主要用于预测轻度认知功能障碍症(MCI)患者是否会在两年内进展为阿尔茨海默病(AD)。

　　该技术是由富士胶片基于其先进的图像识别技术以及机器学习方面的专业知识所开发的。

　　技术引入，对阿尔茨海默症进展进行预测

　　据估计，目前全球约有5500万认知障碍症患者。而随着人口老龄化，预计到2050年这一数字将增加到约1.39亿。在认知障碍症中，AD患者(认知障碍症的一种)的人数最多，预计今后这一趋势还会继续。

　　近年来，在AD的新药研发过程中更倾向于以早期的MCI患者为对象实施临床试验，以观察β-淀粉样蛋白的存在情况，因为β-淀粉样蛋白是AD的主要致病物质，在发病前就已经开始蓄积。然而，大多数临床试验都没有成功，其中一个原因是，两年内从MCI进展到AD的患者比例不到20%，临床试验期间有很多MCI患者未发现有进展，被分配到对照组(服用安慰剂等)的患者也因未进展到AD而被认为其病情得到了控制。因此，从统计学角度而言无法得出可信结论。在这种情况下，富士胶片和日本国立精神·神经医疗研究中心认为，使用AI来预测哪些患者会从MCI发展到AD，并只对这些患者进行临床试验，能够正确地评估新药的有效性，使治疗与验证取得成功。

　　实验验证，实现高精度预测MCI到AD的进展

　　富士胶片利用其在摄影和医疗领域积累的先进图像识别技术，从脑部三维MRI图像中，分别对以(1)海马体、(2)前颞叶为中心的区域进行识别，因为，这两块区域被认为与AD进展最为相关。

　　利用深度学习，从以(1)海马体、(2)前颞叶为中心的两个区域，提取与AD进展相关的详细萎缩模式，并计算其图像特征。AI进而专注于两个区域确认的、对读片诊断起重要作用的海马体区域和杏仁体区域的萎缩模式，并依据其模式识别其向AD的进展。

　　使用NA-ADNI公共数据库的MCI患者数据进行学习。除了被认为与AD进展高度相关的脑内特定区域的图像特征外，还确立了通过认知能力测试评分等多种临床信息进行高精度AD进展预测的技术。

　　富士胶片和日本国立精神·神经医疗研究中心的研究小组，采用AD进展预测AI技术，预测2年内患者是否会从MCI进展至AD。除了将AD进展预测AI技术应用于NA-ADNI数据库外，还将其应用于未学习过的J-ADNI数据库，对该技术的预测准确性进行了客观的评估。

　　在预测MCI患者是否会发展为AD患者时，NA-ADNI的预测正确率为88%，J-ADNI为84%。同时，与准确率同等重要的AI精度指标AUC，NA-ADNI为0.95、J-ADNI为0.91。

　　综上所述，AD进展预测AI技术可以高精度地预测不同人种从MCI到AD的进展，属于可推广性较高的AI技术。

　　将持续验证技术有效性，推动个性化医疗

　　富士胶片希望这一技术在推动个性化医疗方面能发挥重要作用。未来，富士胶片和日本国立精神·神经医疗研究中心将在临床试验数据中，对根据AD进展预测AI技术的预测结果分层的患者进行分析，以进一步验证这项技术的有效性。双方也探讨将AD进展预测AI技术的算法推广到各种精神疾病和神经系统疾病的脑部图像和临床数据中应用。

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