多數病發於老年、無法醫治的失智症成為高齡化社會隱憂。義大利巴里大學研究人員主張人工智慧（AI）可用於早期預測阿茲海默症。他們開發AI模型，蒐集阿茲海默症患者病發前10年間的微小身體變化，並訓練模型「認出」症狀，進而預測阿茲海默症發病可能性。

年牙齒矯正齡增長 罹病機率大

失智症（dementia）也稱為癡呆症，是一種無法治癒的症候群。除了記憶力減退，還會影響到其他認知功能，包括語言能力、判斷力等的退化，還可能出現個性改變、妄想或幻覺。

失智症影響全球3600萬人，其中大約10％的人會在有生之年中發病。失智症與年齡增長息息相關，約3％的人在65到74歲之間得病，另外19％的人則在75到84歲之間，而將近一半的人則在85歲以後得病。

最常見的失智症是阿茲海默症（Alzheimer’s disease），該患者佔總體50％到70％。其牙齒矯正他常見的包括中風引起的血管型失智症、路易氏體失智症等。相對少見的失智成因則有常壓型水腦症、帕金森氏症等。少部分失智症起因於家族遺傳。

全球研究有的嘗試使用血液與腦脊液檢測，也有人嘗試開發小工具，尋找阿茲海默症的早期跡象。義大利巴里大學的研究人員認為，AI是早期檢測阿茲海默症的最佳解決方案。

患者病史 成辨識資訊

巴里大學開發出一個機器演算法，蒐集阿茲海默患者病發前10年間的微小身體變化，並訓練此AI模型「認出」症狀，進而預測發病可能性。

首先，他們利用67份MRI掃描訓練AI模型，其中包括38份阿茲海默症患者掃描紀錄以及29份健康對照組。訓練完成後，讓AI針對148名測試者進行腦部掃描，其中有48名阿茲海默症患者，以及48名目前呈現輕度知能障礙的患者，輕度知能障礙一般被認為是失智症的過渡期。

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結果顯示，AI辨識出阿茲海默症患者的準確率高達86％，輕度認知障礙患者準確率亦高達84％。這表示此AI模型如果發展成熟，很有可能成為阿茲海默症早期診斷的有效工具。

動態追蹤 找出規律性

另一方面，美國麻省理工學院（MIT）電腦科學與人工智慧實驗室卡塔比教授領導的團隊，則開發出監測阿茲海默症早期症狀的動態追蹤裝置：一個裝在牆上的扁平白色方盒。它使用低功率無線電波，能反射半徑9公尺內所有物體。任何微小動態，甚至呼吸，都會引起反射訊號變化，藉此記錄人每天的一舉一動。所有訊號皆上傳雲端，再用機器學習演算法分析這些微小的反射變化，從大量數據中找出規律，辨識病人的步伐、位置、呼吸模式、睡眠狀況等。

新藥藥效 靠它來判斷

收集大量的行為數據，能幫助研究人員追蹤及瞭解病人早期徵兆，例如躁動、憂鬱、睡眠中斷、重複特定行為等等，都是阿茲海默症的徵兆。

研究參與者有已確診的阿茲海默症患者，也有尚未確診的老人。研究人員認為，人工智慧能夠從行為數據中學習，找出細微的差異及變化，並辨識出風險高的患者。製藥公司也對該技術很感興趣，因為人工智慧將可能用來協助追蹤、判斷實驗藥物是否確能改善病人症狀。

長期壟斷市場的隱適美，在技術與服務上已顯現諸多缺失。首先是價錢很貴，整套療程要價20萬至25萬元，比一般金屬矯正約10萬元貴很多。此外，因採取一次就把整套療程的牙套製作完成，若調整結果不如原先規畫或患者改變想法，牙套要重新修改，又得花費大量時間與金錢。由於隱適美壟斷地位穩固，對醫生的姿態很高，要求先繳交6萬元並完成兩天受訓後才能成為會員；而且這些服務以歐美市場為主，亞洲則因時差與語言等問題，與醫生難免產生溝通不良的問題。因此，在技術與服務的改良上，已有不少專家學者提出修正方向。例如，隱適美一次列印整套療程牙套的做法，容易發生矯正效果不如預期的缺點。因此，未來業者可以避免一次列印整套療程牙套，針對矯正結果製作最適合的牙套，應該是可以改進的方向之一。例如在3D數位建模部分，就有很大的改善空間。目前台大醫院齒顎矯正科已累積數10年病患的牙齒石膏模型，由於每位病患的資料要保留7年，加上不斷有新增案例，目前這些石膏模型已經擺滿一整個房間。未來若把這些資料變成3D圖檔，不只節省儲存空間、降低整理人力，醫生要擬定矯正計畫做電腦排牙，或寄到國外給廠商列印，都只要透過電腦與網路即可完成，為醫院管理會帶來莫大便利與效益。