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人工智能技术正在为阿尔茨海默病治疗带来革命性突破。最新研究表明，通过人工智能模型对患者进行精准分层，不仅可以提高临床试验效率，还能显著降低新药研发成本。
剑桥大学心理学系教授 Zoe Kourtzi 领导的团队开发了一种创新的人工智能模型。该模型能够为每位患者生成一个评分，准确预测其阿尔茨海默病的发展速度。基于这一评分，研究人员可以将临床试验参与者分为 ” 进展缓慢 ” 和 ” 进展迅速 ” 两组，从而更精确地评估药物的治疗效果。
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研究团队将该模型应用于一项已完成的阿尔茨海默病药物临床试验数据重新分析。虽然该药物在整体试验人群中未显示出疗效，但人工智能模型揭示了一个重要发现：在早期、疾病进展缓慢的轻度认知障碍患者组中，该药物将认知衰退减缓了 46%。这一突破性发现为个性化治疗开辟了新途径。
“ 人工智能指导的临床试验具有强大的潜力，不仅能够加快新药研发进程，还能降低医疗成本，减少副作用，”Kourtzi 教授解释道，” 通过识别最可能受益的患者群体，我们可以让有效药物更快地惠及患者，同时为痴呆症患者提供更有针对性的支持。”
英格兰东部健康创新首席顾问 Joanna Dempsey 补充道：” 这种人工智能驱动的方法可能对缓解 NHS 在痴呆症护理方面的压力和成本产生重大影响。通过实现更个性化的药物开发，我们能够更有效地分配医疗资源，为患者提供更精准的治疗方案。”
该研究成果已发表在《自然通讯》期刊上，为阿尔茨海默病治疗领域带来了新的希望。随着人工智能技术的不断发展，个性化医疗在神经退行性疾病治疗中的应用前景愈发广阔。
