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復旦全新模型提前十年預測癡呆風險
全因癡呆的預測AUC值為0.85 阿茲海默病的預測可達0.86-0.89
【本報綜合外電報導】復旦大學類腦智能科學與技術研究院馮建峰教授/程煒團隊與復旦大學附屬華山醫院郁金泰教授臨床研究團隊組建學科交叉攻關團隊，利用生物醫學大數據以及人工智能算法開發全新的認知障礙風險預測模型——UKB-DRP，能對個體在五年、十年甚至更長時間內是否有全因癡呆及其主要亞型阿茲海默病的發病風險進行精準預測。
聯合團隊利用英國生物樣本庫隊列，隨訪了425159名40-69歲的非癡呆人群，在中位隨訪時長達11.9年的過程中，5287位參與者被診斷為新發癡呆。
研究納入參與人群的認知、生化、行為和基因等多維度健康相關指標，基於臨床經驗對這些指標進行嚴格篩選和質控，隨後運用機器學習算法，計算每個指標對癡呆預測模型的重要程度，最終選出排名前十的指標作為預測因子，構建了UKB-DRP癡呆預測模型。
這十個預測因子包括：年齡、載脂蛋白E(ApoE)基因、認知配對測試時長、腿部脂肪百分比、服藥數量、認知反應測試時長、呼氣峰流量、母親死亡年齡、慢性疾病和平均紅細胞體積。
UKB-DRP癡呆預測模型對未來五年、十年甚至更長時間的全因癡呆和阿茲海默病的預測效能均較高，其中全因癡呆的預測AUC值為0.85，阿茲海默病的預測AUC值更高，可達0.86-0.89，而且這一癡呆預測模型與國際上已發表的預測模型，如CAIDE、DRS、ANUADRI等相比，預測精度顯著更高。
↑圖說：阿茲海默病影響日常生活（資料圖）
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2022, 9. 26 
