早期阿茲海默症的症狀與正常老化往往難以分辨，與一些常見的神經系統退化性認知障礙疾病如路易氏體認知障礙症，以及額顳葉認知障礙症等的早期臨床症狀亦十分相似，故要在早期階段作出區分亦較為困難。

香港中文大學（中大）醫學院早前進行一連串研究，證實由人工智能技術研發出的磁力共振腦掃描指數，不但有助偵測早期認知障礙疾病，包括阿茲海默症、路易氏體認知障礙症及額顳葉認知障礙症，並且是全球首次證實這指數在臨床偵測這三類早期神經系統退化性認知障礙疾病方面具高準確度。

及早診斷是治療認知障礙症的關鍵

在香港，每十名長者便有一位罹患認知障礙症，為患者及其照顧者的生活質素帶來嚴重影響。隨着香港人口老化的情況日益嚴重，預計至2039年，患上認知障礙症的長者將由2009年約10萬人大幅上升三倍至超過33萬人。及早診斷及介入治療是減輕疾病對患者影響的關鍵，但現時仍缺乏一個簡單有效的早期檢測方法。

神經系統退化性認知障礙疾病患者常見的腦部轉變包括異常蛋白積聚（如澱粉狀蛋白斑塊）及神經傳導物質減少（如多巴胺）。雖然現時可通過正電子掃描或腦脊髓液檢查，偵測患者腦部生物特徵的變化，但這些檢測方法目前在本港並不普及。

中大周佩芳認知障礙預防研究中心主任及醫學院內科及藥物治療學系腦神經科主任（學術事務）莫仲棠教授表示：「隨着抑制澱粉狀蛋白治療、全面多元化生活模式及營養治療等療法的出現，若患者能在早期階段確診並配合適當的治療，或可減慢阿茲海默症的病程發展。因此，一個能更便捷和精準檢測早期阿茲海默症的方法甚為重要。」

除上述提及的異常蛋白積聚及神經傳導物質減少外，腦部不同部位的萎縮亦會導致相應的認知障礙症狀。中大醫學院蔡永業腦神經科學中心磁力共振核心設施主任及醫學院影像及介入放射學系朱昭穎教授表示：「腦部萎縮的情況往往延至疾病晚期，才能通過肉眼比對磁力共振影像發現。在患者出現輕度認知障礙階段時，大多難以透過肉眼觀察磁力共振影像來偵測腦部萎縮的情況及規律。」

結合人工智能及磁力共振腦掃描 有效偵測早期阿茲海默症及其他常見認知障礙疾病

隨着人工智能「模式識別」技術的發展，並結合能夠量化不同腦區體積細微轉變的磁力共振自動分析算法，中大醫學院腦神經科與影像及介入放射學系聯手合作，研究臨床應用人工智能技術研發出的磁力共振腦掃描指數，探索此技術在偵測早期阿茲海默症及常見認知障礙疾病的可能性。

自2019年起，研究團隊為2,121名長者進行磁力共振分析，當中635名為阿茲海默症患者、61名為路易氏體認知障礙症患者、97名為額顳葉認知障礙症患者，以及1,328名認知能力正常的長者。研究顯示，人工智能技術研發出的磁力共振腦掃描指數比肉眼更精確和靈敏，在偵測輕度阿茲海默症方面的靈敏度較以肉眼對比高25%。

透過人工智能技術研發出的磁力共振腦掃描指數在偵測輕度至中度額顳葉認知障礙症，及輕度路易氏體認知障礙症方面亦分別高達96%及83%。若研究對象的檢測結果為陽性，他們可透過進一步的檢查，如正電子掃描或腦脊髓液檢查，以診斷病症。

磁力共振的檢查時間只需十五分鐘，在上載腦掃描影像至雲端分析系統後，人工智能技術研發出的磁力共振腦掃描指數便會在十分鐘後完成報告。系統亦可分析其他獨立腦部區域的體積，及與腦小血管病相關的腦部病變體積（如腦白質病變），為診斷因其他腦部轉變而引致的認知障礙疾病提供更多資訊。

中大醫學院內科及藥物治療學系臨床專業顧問區頴芝醫生表示：「磁力共振過往常用於排除非神經系統退化性認知障礙疾病的臨床診斷，例如腦小血管病、腦積水或腦腫瘤。隨着磁力共振技術的發展及人工智能的結合應用，我們相信磁力共振將更有效地協助偵測早期阿茲海默症及其他認知障礙疾病。」