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【央视新闻客户端】

中新网杭州3月16日电(张煜欢)阿尔茨海默病，作为影响全球数千万老年人的重大公共卫生问题 ，已成为中国人口老龄化背景下不可忽视的健康挑战
。《应对老年期痴呆国家行动计划(2024-2030年)》指出
，降低阿尔茨海默病的患病增速率，关键在早期预防和筛查。

人工智能如何助力阿尔茨海默病的早筛工作？15日 ，浙江省人民医院阿尔茨海默病睿思(RAISE)早筛智能体行动启动，推动人工智能与医学深度融合 。据了解
，该智能体具备高效筛查
、精准评估、风险预测等功能，能大幅提升认知障碍的早期筛查效率和准确率 ，为早期干预提供科学依据
。

专家指出
，阿尔茨海默病在发病前约18年就开始发生脑部病理改变。但目前阿尔茨海默病的临床鉴别诊断在基层医疗机构仍面临多重挑战 。

“阿尔茨海默病是从轻到重的发展过程，在疾病的早期阶段 ，尽管大脑已经出现了病理变化
，但临床上尚未表现出明显症状
。此时患者可能并未达到痴呆的程度，随着病情的进展 ，大脑的病理变化逐渐从量变积累到质变
，临床症状便开始显现。 ”浙江省人民医院临床心理科名誉科主任于恩彦告诉记者，如果能在临床症状显现前识别到疾病并进行干预 ，效果将是最佳的 。

于恩彦表示
，传统依赖医生经验的诊断方式主观性较强，缺乏标准化 ，易导致误诊或漏诊，尤其是在早期和复杂病例中
。因此
，亟待出现一种能够适应基层医疗条件 、基于多模态数据的智能化阿尔茨海默病辅助鉴别诊断系统。

浙江省人民医院党委副书记
、副院长孟旭莉介绍，去年该院正式发布10个AI智能体创新项目 ，其中一项重点项目就是临床心理科推出的阿尔茨海默病全域全病程管理智能体 。睿思早筛智能体是该体系的重要先行部分
，其基于大语言模型和人工智能技术，具备高效筛查、精准评估 、风险预测等功能
。

评估过程中 ，该智能体通过大语言模型分析大量客观指标数据
，包括语音数据(如音调、停顿
、音量变化等)、行为数据(如手指滑动速度 、面积
、触点识别等)和微表情数据(如情绪状态、眼动追踪 、头动方向等)，增强了数据分析与特征提取的智能化水平 ，并在数据不完整的情况下保持高效运行。

“这个多模态筛查智能体集合了风险因素
、客观筛查、主观评估 、情绪评估4个维度
，最后为大家呈现一份包含认知风险等级
、认知风险因素、风险控制建议 、未来认知风险预测趋势及就诊建议的指导报告 。
”浙江省人民医院临床心理科主任廖峥娈教授说。

廖峥娈称，该智能体未来还将进一步拓展 ，融入精准诊断
、动态随访、康复训练和健康教育等功能
，打造覆盖患者全病程的智能化管理体系，为认知障碍患者提供更优质 、更便捷、更高效的健康服务
。

“我们期待通过科技赋能认知障碍的早筛
、早诊、早治 ，让更多患者享受到高质量的健康管理。”孟旭莉说，“认知障碍的防治是一项关乎社会福祉的重要事业
，未来也期待医疗 、科技
、公共卫生等多领域的紧密合作 。 ”(完)