4月18日，记者从人工智能脑痴呆早筛医工联合学术交流会上获悉，重庆市科卫联合医学科研项目——“无创脑电阻抗检测技术在老年认知障碍早期筛查识别及病情监测预警中的临床应用研究”自今年1月启动以来，已收集近千例数据。据悉，该项目尝试在精神科认知障碍领域运用特定电磁波生物检测技术对老年群体做认知障碍的检测，让老年认知障碍能在早期筛查识别出来。

▲交流会现场。受访者供图

据了解，这项研究由重庆市精卫中心和重庆博恩富克医疗设备有限公司联合申报。市精神卫生中心教授谭小林介绍，老年人认知障碍是指因各种原因导致的不同程度的认知功能损害，可以不同程度影响患者的社会功能和生活质量，严重时甚至导致患者死亡。

“认知障碍按其严重程度分为轻度认知障碍和痴呆，主观认知下降被视作比轻度认知障碍更早期的阶段。如果能越早筛查出认知障碍，就能越早干预，甚至让其不发病。”谭小林说，项目以重庆博恩富克医疗设备有限公司完全自主知识产权的无创颅脑生物电磁场检测技术为工具，该技术是在颅脑外部施加一交变电场，通过检测电场的传播速度和衰减程度，并运用大数据分析手段、算法模型设计，达到检测病情的目的。因为无创、操作简便，又能实现实时动态检测，具有广阔的应用空间。

目前，该技术已在神经内科、儿科、创伤急救，神经外科等运用。因老年认知障碍的病因及发病机制与神经内科/外科的颅内病变（结构和功能）存在一定的关联性和相似性，因此，研究团队首次尝试在精神科认知障碍领域运用无创电磁场检测技术筛查认知障碍。

据介绍，该项目为期两年，将探索适合老年认知障碍早期筛查识别的手段及风险预警模式；建立老年认知障碍的颅内信号变化与认知障碍严重程度的对应关系，为疾病的早期识别和诊断提供操作简单、获取方便、安全有效的技术保障。“我们还将建立老年认知障碍的预后模型，并在临床中验证。”谭小林说。

“目前，我们已收集近千例数据，确定了实质性的阶段成果。”重庆博恩富克医疗设备有限公司有关负责人介绍，但这还远远不够，需要继续收集新的数据对模型进行训练及验证，并优化数据集的选择等。

作为项目合作方之一，重庆大学大数据与软件学院杨小帆教授，现场分享了《基于深度学习的老年痴呆筛查模型研究方案》。

编辑：蔡杨     主编：匡丽娜