8月31日，中国老年保健协会阿尔茨海默病分会（ADC）联合阿里巴巴达摩院，推出全国首个阿尔茨海默病AI筛查小程序，已通过医学验证，手机上就可自助完成筛查，只需十分钟左右。

专家表示，希望以此弥补基层医疗资源不足，推动阿尔茨海默病的大范围公益筛查。

国际医学杂志《柳叶刀》2020年一项研究表明，中国60岁及以上老年人中，阿尔茨海默病患者高达983万人。因为脑损伤不可逆，阿尔茨海默病目前难以治愈，但提前发现后，可以通过干预来延缓进程。由于大范围筛查需要投入大量医疗资源，不少地区条件有限，尤其是基层和偏远地区，远未达到国家卫健委提倡的80%老人筛查率。

世界阿尔茨海默病月（9月）来临之际，ADC联合阿里达摩院推出AI筛查小程序，通过技术创新来降低筛查门槛。记者体验发现，打开手机支付宝，搜索“ADC失智症筛查”，简单填写资料，即可开始筛查。筛查需要完成语音答题、画时钟等步骤，大概十分钟左右。AI能自动分析情况，再由专家人工复核，五个工作日内出结果。如果筛查结果为高风险，系统还会提醒去医院做进一步的临床诊断。

筛查结果示例

“这是国内首个阿尔茨海默病AI筛查小程序，我们前期已经做过了上千起测试，通过了医学验证，敏感度和特异度均超过80%。”ADC副主任委员兼秘书长、北京大学第一医院主任医师孙永安介绍，AI筛查结合了经典的临床认知筛查量表和最新的人工智能技术，能快速、有效评估阿尔茨海默病的患病风险。以经典的画钟测试为例，看似简单，实则非常考验老人的认知能力，尤其是空间定位能力。

孙永安表示，线下筛查费时费力，需要老人亲自到医院，或依靠专业人员辅助，现在手机操作简便易行。他希望这一工具能在医疗资源欠缺的基层和偏远地区重点推开，解决大范围筛查难题。

阿里达摩院高级算法工程师徐国海介绍，阿尔茨海默病AI筛查应用了业界前沿的多模态AI技术，用语音语义联合建模来评估老人语音答题情况，避免口音带来的偏差。他们还重点攻克了AI识别老人手绘时钟这一难题，由于老人手绘极为多样，牵涉到轮廓、数字、指针等多种相对关系，需要经验丰富的专家才能准确评判。达摩院AI不仅学习专家评判的结果，更去学习专家评判的依据和知识，形成了可解释AI，不仅知其然，更要知其所以然，成功将专家知识转化为AI能力。

各种各样的手绘时钟

据介绍，2021年起，达摩院就开始研究阿尔茨海默病AI筛查，联合浙江大学公共卫生学院团队在杭州进行线下筛查，研究成果发表于国际医学期刊《Frontiers in Psychiatry》，通过医学专业评估。今年更进一步，达摩院与ADC联合研发AI筛查小程序，从线下人工协助筛查变为线上自助筛查。

专家提醒：筛查不等于临床诊断，有需要请及时就诊。

访问入口：手机打开支付宝，搜索“ADC失智症筛查”。

阿尔茨海默病AI筛查Q&A

1、为什么要用AI来做阿尔茨海默病的筛查？

根本原因是希望用技术手段来降低筛查成本，推动大范围筛查的开展，尤其是基层和偏远地区。

对阿尔茨海默病来说，因为现在还无法治愈，早期筛查非常重要，早发现，早干预，才能延缓病情。因此国家卫健委2020年公布了《探索老年痴呆防治特色服务工作方案》，其中要求基层医疗卫生机构要开展辖区老年人认知功能评估，到2022年，社区（村）65岁以上老年人认知功能筛查率达80%。

但实际上，由于医疗资源有限，尤其是精神专科资源都集中大城市的三甲医院，基层筛查率不容乐观。

2、AI筛查包括哪些内容？

第一部分是语音回答测试（回忆三个特定的词）和画钟测试；

第二部分是10个选择题，关注认知的不同维度，包括记忆、语言等；

第三部分是病史。

3、如何让老人在手机上较为简便地完成测试，又尽可能保证医学上的可靠性？

ADC医学专家和达摩院算法专家联合精心设计出最适合在手机上完成、且能通过AI进行有效评估的问题。这些问题均来自临床上的认知筛查量表，已经过可靠性验证。

以语音回答三个词语为例，来自于mini MoCA量表，这个考验的是记忆力。由于是一个封闭性的回答（必须回忆起系统指定的三个词，且语音回答），AI能够较好地来评判。

画钟测试是一个经典的认知筛查工具，非常考验老人的认知能力，包括空间理解能力、抽象能力等。而且画钟测试不受语言、地域、文化差异等影响，通用性高。

4、目前通过了医学上的验证吗？

ADC副主任委员兼秘书长北京大学第一医院主任医师孙永安介绍，前期测试已经做了上千起，通过和线下筛查做对比，其特异性和敏感度都超过80%，已经达到医学筛查的要求。

敏感度：又称真阳性率，反映发现病人的能力。即实际有病，且被正确地判为有病的百分比。

特异度：又称真阴性率，反映发现非病人的能力。即实际没病，且被正确地判为无病的百分比。

此外，达摩院在AI筛查方面已经做了一年多研究，去年联合浙江大学联合浙江大学公共卫生学院团队在杭州进行线下筛查，研究成果通过同行评审，今年7月发表于国际医学期刊《Frontiers in Psychiatry》。

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyt.2022.899729/full

5、AI筛查主要有哪些技术挑战？

主要是老人语音回答时的口音干扰问题和画钟识别问题。

6、怎样解决老人语音回答时的口音问题？

老人口音会影响语音识别的结果，从而导致AI评估不准。因此，达摩院应用了业界前沿的多模态AI技术，用语音语义联合建模，进行综合评判。

简单说，之前是先把语音“翻译”成文本，再对文本进行评估；现在考虑到“翻译”准确率的问题，把原始语音和“翻译”后的文本都放到算法模型里进行评估，这样能提升评估的准确率。

7、怎样解决老人手绘时钟多样性的问题？

一般AI是通过先大量学习样本，再来进行识别，比如要识别猫的照片，我们先给AI看上万甚至几十万张猫的照片。过程中，AI并不需要真正理解猫的特征，只知道结果“是或不是”。

由于老人手绘时钟缺乏足够海量的样本，只能选择小样本学习，重点去学习医学专家如何评判手绘时钟的。但老师手绘时钟非常多样，甚至是千奇百怪，只有经验丰富的医学专家才能做出恰当评判。

所以达摩院算法专家与医学专家仔细沟通，将医学专家评判的各种依据规则化、显性化，然后让AI进行学习。AI不仅学习医学专家评判的结果，更要学习评判的依据，知其然，更要知其所以然，通过打造可解释的AI，克服了手绘时钟识别和评估的难题。