基于眼底照片的人工智能算法可准确估算CAIDE痴呆风险

摘要：

随着老龄化的急剧上升，全球范围内痴呆患者人数预计在2050年将会达到1.52亿，目前并没有行之有效的治疗方法。痴呆症具有比较漫长的临床前阶段，虽然此阶段没有出现认知障碍，却出现了神经相关病变。近期，北京大学临床研究所、解放军总医院与北京鹰瞳科技发展股份有限公司等合作开展研究，开发了一项基于眼底照片的人工智能算法，可准确地估算CAIDE（cardiovascular risk factors，aging，and incidence of dementia）痴呆风险评分，以识别痴呆高危人群，该研究为痴呆的早期筛查提供了新的思路。研究共纳入中国19省区市共29万余人的体检数据，结果显示在内部验证和外部验证中，该算法均能准确识别出痴呆高风险者（CAIDE痴呆风险评分≥10分），曲线下面积分别为0.944（95%
CI：0.939~0.950）和0.926（95%
CI：0.913~0.939）。此外，研究团队还评估了外部验证人群中的1 512例中老年受试者的认知功能，算法估计的CAIDE痴呆风险评分与受试者的综合认知功能得分（MoCA）、各领域认知功能得分均显著相关。基于眼底照片的人工智能算法具有快速（30~40 s）、无创、简易、便宜的优势，目前已规模应用于我国体检人群，用以早期识别痴呆高危个体。

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在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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