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为了迎接及时诊断痴呆症的巨大挑战，来自 Regenstrief 研究所、IUPUI 以及印第安纳大学和迈阿密大学医学院的研究科学家正在开展痴呆症数字检测研究，这是对使用他们开发了人工智能 (AI) 工具，用于在初级保健中早期识别阿尔茨海默氏病和相关痴呆症，这是大多数成年人接受医疗保健的环境。被确定为认知障碍的个人将被转介接受诊断服务。

AI 工具称为被动数字标记，是研究人员开发、训练和测试的机器学习算法。该工具使用自然语言处理，结合患者电子健康记录中的结构化数据，剔除非结构化信息。这些可能包括提及记忆问题、血管问题、合并症或其他可能与痴呆症相关的因素。

“在美国，50% 到 80% 的痴呆症病例未被美国的医疗保健系统识别，而且，如果你包括患有轻度认知障碍的患者，这个数字实际上可能会攀升至超过 80% 的病例未被识别，”说Regenstrief Institute 和印第安纳大学医学院教员 Malaz Boustani，医学博士，公共卫生硕士，痴呆症数字检测研究协议论文的资深作者，该论文发表在Trials杂志上。

“在这项新研究中，我们正在评估单独使用我们的工具以及与伴随的患者报告结果调查一起使用时的实际使用情况，”Boustani 继续说道。

“不幸的是，外行公众认为，如果发现自己或家人患有阿尔茨海默氏病，您无能为力，但事实并非如此。在过去的 20 年里，我们开发、验证并一直在运行一个全面的协作护理模型对于痴呆症，可以减轻患者的疾病负担，减轻护理人员的压力，减少不适当的住院治疗，让人们在家里的时间更长，并降低他们和医疗保健系统的总体成本，”他说。

很少有初级保健实践旨在及时检测阿尔茨海默氏病。初级保健临床医生与患者相处的时间有限，需要关注将患者带到诊所的健康问题，以及痴呆症的耻辱感是缺乏对该病症认识的主要原因，布斯塔尼。

此外，他指出，公众对痴呆症诊断没有需求，这很可能是由于痴呆症的耻辱感、公众对早期识别阿尔茨海默氏症的好处缺乏了解以及与健康保险覆盖范围相关的问题。