神经精神疾病精准医疗 - 神经精神疾病具有复杂病理机制和临床异质性，传统诊疗方法面临挑战 [2][6] - 多模态神经影像与AI技术结合成为早期发现和个性化治疗的关键途径 [2][6] - 多模态AI模型在阿尔茨海默病早期诊断中准确率达92.7%，比单模态提高15%以上 [13] 多模态神经影像技术 - 多模态神经影像从结构、功能、分子三个维度全面解码大脑 [8][9] - 结构影像（如MRI）检测脑组织体积和皮层厚度变化，发现自闭症儿童出生后的皮层过度生长 [8][9] - 功能影像（如fMRI、脑电图）捕捉神经元活动信号，绘制脑网络通信图 [9] - 分子影像（如PET）追踪病理标志物，提前10-20年预警阿尔茨海默病 [9] AI技术应用 - AI通过特征融合术整合多模态数据，包括早期融合、中期融合和晚期融合 [12] - 深度学习模型（CNN、GNN、Transformer）识别脑结构变化、解析脑网络连接模式和处理跨模态关联 [17] - 多模态AI在临床预测中表现优异，如区分阿尔茨海默病与路易体痴呆准确率达87%，癫痫发作预测准确率超98% [14] 临床实践成果 - 精准诊断：融合脑电图与功能影像对癫痫发作预测准确率超98% [14] - 预后预测：AI预测抑郁症药物疗效准确率达89%，并能评估认知衰退速度 [15] - 患者分型：AI在2000+例双相情感障碍患者中发现3种亚型，指导个性化治疗 [16] 未来研究方向 - Transformer类跨模态模型或统一处理影像、基因和临床数据 [23] - 动态监测网络实时追踪脑网络变化，捕捉疾病转折点 [23] - 开发轻量化模型嵌入MRI/PET设备，快速输出辅助报告 [23]