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在美国，阿尔茨海默病等神经退行性疾病的发病率持续攀升，目前已影响超过 700 万美国人。预计到 2060 年，这一数字将激增至近 1300 万。这些疾病不仅给患者及其家庭带来沉重负担，还造成巨大的经济压力——仅护理费用每年就超过 2300 亿美元。随着人口老龄化加剧，开发新的早期检测和干预方法已成为当务之急。
在这一背景下，一项突破性的 AI 技术为神经退行性疾病的早期预测带来了新希望。由南加州大学电气与计算机工程系副教授 Paul Bogdan 领导的研究团队，在美国国家科学基金会的支持下，开发了一种革命性的人工智能系统。该系统仅需一次脑部扫描，就能生成患者未来的 MRI 图像，为在临床症状出现前数年识别疾病早期征兆提供了可能。
这项技术的核心在于结合了两种先进的 AI 技术：3D 扩散模型和 ControlNet。研究人员首先利用健康成年人的基线脑部 MRI 图像作为输入，然后通过 AI 模型预测出多年后的真实 MRI 图像，模拟特定大脑随时间的变化过程。
美国国家科学基金会的资助为这项研究提供了关键支持，不仅帮助建立了捕捉大脑复杂时空变化的数学模型，还确保了 AI 生成 MRI 图像的准确性和可靠性。Bogdan 教授强调：” 这项支持对于跳出传统思维模式至关重要，使我们能够开发出解决社会紧迫挑战的 AI 模型。”
这项技术的潜在影响深远。它不仅能显著提高阿尔茨海默病等神经退行性疾病的早期检测率，还可能大幅降低医疗成本，改善患者和护理人员的生活质量。此外，研究人员表示，该 AI 框架还可应用于预测其他器官或身体系统的变化，为多种健康状况提供更加个性化和预防性的医疗方案。
展望未来，研究人员计划扩大训练数据集，纳入不同随访间隔和更广泛年龄范围的个体。他们也在积极寻求与临床机构的合作，以验证和扩展这些 AI 模型的实际应用。随着联邦政府的持续投资，这项技术有望成为标准预防医学的一部分，为无数人带来希望。
这项突破性研究不仅展示了 AI 在医疗领域的巨大潜力，也为应对神经退行性疾病这一全球性挑战开辟了新的途径。随着技术的进一步完善和普及，我们或将迎来一个能够更早预测、更好预防神经系统疾病的新时代。
