阿尔茨海默病早期预测模型研究 - 中国医学专家成功构建轻度认知损害(MCI)预测模型，为认知障碍早期识别提供新方法 [1] - 该模型基于结构磁共振图像(MRI)数据，建立深度学习训练框架，筛选整合10个高区分度脑区特征 [2] - 研究团队开发进展指数(PI)，通过分析脑部MRI生成[0,1]区间风险评分，动态反映神经退行性病变进展状态 [2] 模型技术细节 - 模型整合海马体、杏仁核、小脑等关键脑区特征，突破传统二元诊断局限 [2] - 将人口统计学信息、神经心理量表和MRI扫描PI评分结合，建立MCI预测模型 [2] - 模型可有效预测相关队列中7年后向MCI的转化 [2] 研究意义与未来发展 - 研究成果在《阿尔茨海默病预防杂志》发表，获得科技创新2030-"脑科学与类脑研究"重大项目资助 [2] - 研究有助于识别潜在患者，为及时实施有效治疗提供可能，延缓疾病进展 [1] - 未来将探索更多前沿深度学习范式在阿尔茨海默病临床诊疗领域的应用 [2]