來源: 生策會編譯

梅約診所（Mayo Clinic）研究團隊開發出一項創新的人工智慧（AI）工具，可透過單一、普遍可得的影像掃描，有效協助臨床醫師辨識與九種失智症相關的大腦活動模式，包含阿茲海默症，為早期與準確診斷帶來革命性突破。

該工具名為 StateViewer，根據2025年6月27日發表於《Neurology》（美國神經學學會官方醫學期刊）的研究顯示，該系統在辨識失智症類型方面達到 88%準確率，並能使醫師判讀影像的速度加快近兩倍、準確性提升高達三倍，表現遠優於現行標準流程。研究團隊以超過3,600筆影像資料進行訓練與測試，涵蓋失智症患者及無認知障礙的個體。

此創新技術正面對失智症照護的核心挑戰：即使存在多重共病，也能及早且精準地診斷疾病。隨著新型治療藥物問世，早期診斷變得更具臨床意義，能幫助病患在黃金期接受最適當的治療。StateViewer 亦有潛力提供神經專科資源不足地區的醫療院所以高階診斷支援。

全球失智症問題加劇，診斷需求迫切

目前全球約有 5,500萬人罹患失智症，每年新增病例約 1,000萬，其中以阿茲海默症最為常見，已成為全球第五大死因。傳統診斷過程需進行認知測驗、抽血、生理影像檢查與臨床訪談，甚至轉診至專科醫師，即便如此，仍難以精確區分如阿茲海默症、路易體失智症（Lewy body dementia）及額顳葉失智症（frontotemporal dementia）等不同類型，即使是經驗豐富的神經專家亦面臨挑戰。

StateViewer 技術細節與臨床潛力

StateViewer 由梅約診所神經學家暨 AI 神經研究計畫主任 David Jones 醫師 領導開發。他表示：「每位病患的故事都是獨一無二的，背後都蘊含著大腦運作的複雜性。這正是我投入神經學的初衷，也驅動我持續追尋更明確診斷的動力。StateViewer 正是這份承諾的具體展現。」

Jones 醫師與資料科學家 Leland Barnard 博士 合作，共同設計此工具。Barnard 表示：「在設計StateViewer的過程中，我們始終記得，每一筆資料、每一張影像背後都是一位正在面對困難診斷與焦慮不安的病患。這個工具能為臨床醫師提供即時、精準的診斷洞見，正彰顯機器學習在醫學領域的實質應用潛力。」

StateViewer 使用的影像資料為 FDG-PET（氟代脫氧葡萄糖正子斷層掃描），可顯示大腦葡萄糖代謝情形。AI系統會將影像與一大型已知診斷資料庫進行比對，辨識出特定失智症類型或其組合所對應的大腦活動模式。

例如：

• 阿茲海默症主要影響記憶與訊息處理區域，
• 路易體失智症則牽涉注意力與動作相關區域，
• 額顳葉失智症則多與語言與行為相關區域異常有關。

StateViewer 以 彩色編碼的腦部地圖 呈現這些模式，即使非神經專科醫師也能理解 AI 的判斷依據與支持的診斷結論。

未來應用與拓展計畫

研究團隊目前計畫擴大 StateViewer 在不同臨床情境中的應用，並持續評估其真實世界的表現。該工具不僅有望改善偏遠地區或基層醫療機構的診斷能力，也可能成為未來失智症多模態治療與個人化照護的關鍵支援平台。

新聞來源: Mayo Clinic’s AI tool identifies 9 dementia types, including Alzheimer’s, with one scan