人工智能工具预测从 MCI 到 AD 的进展：需要了解什么

据估计，美国有 1400 万老年人与轻度认知障碍（MCI）。尽管许多人永远不会发展为痴呆症——认知功能稳定甚至改善——但预测这种疾病可能的发展过程仍然难以捉摸。也就是说，到现在为止。

今年早些时候，美国食品和药物管理局 (FDA) 批准了 BrainSee，这是第一个用于评估从遗忘性 MCI (aMCI) 进展为阿尔茨海默病 (AD) 痴呆的可能性的无创测试，标志着一项重大进展。痴呆症护理从诊断到预后的飞跃。

它是如何运作的？

BrainSee 是一款人工智能 (AI) 驱动的软件应用程序，可作为一种预后工具，帮助临床评估被诊断患有 aMCI 的老年人在评估后 5 年内进展为 AD 痴呆的可能性。

BrainSee 测试和相关平台由位于旧金山的 Darmiyan, Inc 开发。 FDA 于 2021 年授予 BrainSee 突破性称号。它被归类为 II 类设备。

根据 FDA 的说法，BrainSee 分析常规脑部 MRI、患者人口统计信息和认知评估的输入，以生成 0 到 100 之间的分数。

该评分反映了患者与 5 年内未进展为临床 AD 痴呆（非转化者）或 5 年内进展为临床 AD 痴呆（转化者）的 aMCI 患者的两个参考人群之间的相似程度。

分数< 30表示5年内进展为AD痴呆的风险较低，而分数30-70表示中等风险，分数> 70表示高风险。

– 医生和患者最关心的是未来会发生什么，尤其是在神经退行性疾病方面。如果患者的生活方式或药物没有改变，疾病会随着时间的推移而进展吗？BrainSee 测试有助于指导医生和患者以更明智的方式决定下一步行动，并能够尽早进行干预，以降低患痴呆症的风险并随着时间的推移监控风险。”Darmiyan 的 Kaveh Vejdani 医学博士联合创始人兼首席医疗和技术官告诉Medscape 医学新闻。

“通过低风险评分，医生可以提供保证并评估 MCI 的其他潜在原因，同时还建议积极主动和健康的生活习惯，”Vejdani 解释道。

“如果风险评分为中等或较高，他们可能会更积极主动地管理合并症和生活习惯，并更频繁地进行额外检查，”他说。

BrainSee 测试并不作为独立的诊断或预后工具。它旨在提供补充信息，以便与标准神经学评估结合进行解释，并且可以与淀粉样蛋白和 tau 蛋白等其他测量方法相结合。

其背后的研究是什么？

预印本发表于bioRxiv.org以及 2020 年和 2021 年阿尔茨海默病临床试验会议上公布的数据表明，BrainSee 算法可以预测患有 aMCI 的成人 AD 痴呆，准确度为 88%-91%。

Vejdani 指出，在最近一项评估 BrainSee 在 700 名 aMCI 成人中的表现准确性的研究中，测试的敏感性为 81%，特异性为 89%，阳性预测值为 92%，阴性预测值为 72%，平衡准确性为 85%，面积曲线下95%。这些数据尚未公布，但很快就会公布。

其他等待发布的数据显示，BrainSee 优于其他方法，包括简易心理健康检查和临床痴呆评分框评分总和。

FDA 要求对不同种族、社会经济地位和教育水平的患者进行上市后测试，这些患者来自社区护理机构并且患有可能影响设备有效性的合并症。

它是如何运作的

医生可以通过以下方式访问 BrainSee 平台：在线门户网站。

患者或其家人可以通过一个单独的门户网站向 BrainSee 提供者预订初次电视访问，该提供者将促进这一过程。该公司最近还推出了达米空间,全面、整体的大脑健康平台。

BrainSee 测试的所有内容均由 Medicare 承保。拥有其他保险计划的人应咨询其保险提供商以了解承保范围的具体情况。

注意事项和注意事项？

阿尔茨海默病协会全球科学倡议主任克里斯托弗·韦伯博士告诉我们Medscape 医学新闻FDA 批准该工具“强调了其潜在的临床实用性，特别是在早期干预和治疗计划中，使用人工智能等新兴技术的工具可以在临床环境中为医生提供支持。”

– 对于阿尔茨海默病或 MCI 诊断后的患者及其家人来说，接下来会发生什么以及我/我们现在应该做什么是非常重要的问题。这就是为什么继续投资于揭示表明疾病轨迹的最早信号的研究至关重要，”韦伯说。

– 与任何技术一样，重要的是要了解其在不同人群中的预测准确性，并在现实世界的护理中对大量且具有代表性的患者群体进行评估和验证。我们期待看到 BrainSee 上发布的数据来帮助回答这些问题，”Weber 补充道。

的作者美国医学会神经病学杂志观点文章指出临床医生和患者可能会被 AD 预后工具所吸引，因为它提供了“简单而强大的指标，例如百分比。”

然而，他们表示，在确认这些设备的准确性时，临床医生和患者必须谨慎对待预测的权重，这可能需要数年时间。

“目前，公共领域还没有大量关于该设备的证据，这使得判断其效果如何具有挑战性，”第一作者 James Hillis，MBBS，DPhil，神经病学系，波士顿马萨诸塞州总医院在接受采访时指出Medscape 医学新闻。

希利斯说，“神经科医生的一项关键任务是向患者解释测试产生的概率的含义，并帮助患者将这些数字转化为临床决策。”

更广泛地说，希利斯表示，更多人工智能设备可能会出现，以帮助 AD 以及其他疾病的诊断和预后。

——这非常令人兴奋，因为人工智能可以考虑的数据比临床医生可以考虑的数据多得多。然而，一个关键的挑战将是弄清楚如何在临床实践中有效地使用这些设备，”希利斯说。

Vejdani 是 Darmiyan 的员工。Hillis 报告称获得了来自 Annalise.ai、Cerebriu、GE Healthcare、Heuron 和 Viz.ai 的机构资助。韦伯没有相关披露。达米扬是阿尔茨海默病协会商业联盟的成员。