人工智能驱动的眼科检查能否早期发现痴呆症？

英国的数据科学家、临床研究人员和社区验光师正在展开合作，希望开发一款人工智能驱动的数字工具，通过常规眼科检查预测痴呆症风险。

来自苏格兰爱丁堡大学和格拉斯哥卡利多尼亚大学的研究团队已经从全国的验光师那里收集了近百万份眼部扫描图像。这些图像将作为训练资源，供 AI 系统识别视网膜中的痴呆症征兆，包括血管变化、组织变薄，以及淀粉样蛋白沉积——这种异常蛋白会在阿尔茨海默病患者的大脑中形成斑块。

研究团队将把视网膜扫描图像与匿名患者数据（包括人口统计信息、治疗历史和既往病史）进行交叉对照，以开发这一 AI 系统。

NeurEYE 项目是爱丁堡大学与制药公司 Eisai 合作的成果。Eisai 与 Biogen 合作，是首家推出新一代阿尔茨海默病淀粉样蛋白靶向疗法的公司。该项目还得到了 Gates Ventures、医学研究慈善机构 LifeArc 和英国健康数据研究院的支持。

这个被称为 NEURii 的联盟还在使用苏格兰人群的 CT 和 MRI 脑部扫描图像，构建另一个 AI 工具，希望能在 SCAN-DAN 项目中预测个人的痴呆症风险。第三个项目将开发数字语音库和基于语音的实时数字评估工具，用于检测神经退行性疾病。

爱丁堡大学临床眼科学教授、NeurEYE 项目联合负责人 Baljean Dhillon 表示："眼睛能告诉我们的信息远超我们的想象。视网膜和大脑的血管及神经通路密切相关。"

他补充道："与大脑不同的是，我们可以使用英国乃至全球各地商业街上随处可见的简单、廉价设备来观察视网膜。"

研究人员希望这项技术能够用于开发阿尔茨海默病和其他类型痴呆症的预测或诊断工具，甚至可能用于监测认知能力下降，并提供大脑健康的整体图像。

退休机械工程师 David Steele 的母亲患有阿尔茨海默病，他表示，如果有这样的预测软件，可能会为他的家人省去 10 年的痛苦与挣扎。

他说道："我母亲花了十年时间才被确诊为阿尔茨海默病。她最初被诊断为干性黄斑变性，但这掩盖了我们现在知道的与阿尔茨海默病相关的大脑性失明这一潜在问题。"

Steele 补充说："在她的病例中，大脑和眼睛之间的联系是缺失的环节。由于未能确诊，我已故的父亲在年迈时照顾母亲度过了艰难时期，却不知道到底出了什么问题。"

据合作伙伴表示，了解谁有患痴呆症的风险，还可以通过识别更可能从临床试验中受益的人群并更好地监测治疗反应，来加速新疗法的开发。