“阿婆，现在给您做一下脑电测试，看看您的认知、记忆的情况。”2月27日，在海南医科大学第二附属医院健康体检中心，前来体检的人很多，其中有不少老年人。一位60多岁的阿婆，在医护人员指导下，头上戴脑电帽，在平板电脑上做数字敲击实验、情景记忆测试，其脑电信号实时传输至电脑，医生可对患者的脑电数据进行分析、评估，并进一步作出诊断。
经过8分钟测试，阿婆的情景记忆测试得3分，满分为5分;数字敲击实验得0分，满分为1分。经医生初步评估，阿婆存在认知功能下降风险，需要进一步诊疗。
这是海南医科大学现代教育技术中心主任黄斌文主持的国家自然科学基金项目——“数字交互激励+脑电信号分析”和人工智能的轻度认知障碍筛查及诊断机制研究，旨在通过AI深度学习海量脑电数据，以筛查和诊断阿尔茨海默型老年痴呆、混合性老年痴呆和血管性老年痴呆等疾病。目前，该研究项目已为近200人进行了数字交互脑电检测。
“该智能筛查工具敏感度和特异性都很不错，能捕捉到肉眼难辨的脑电信号特征，筛查效率得到极大提升，帮我们能够快速地区分不同人群。”海南医科大学第二附属医院神经内科主任游咏表示，这是一种简单、客观、可及的智能筛查工具，可快速对大量人群进行认知功能障碍筛查。未来可以在社区或体检中心，针对60岁以上人群开展脑健康体检，尽早发现可能存在认知功能障碍的人群，以便及时进行干预和治疗。此外，与传统的认知障碍量表筛查相比，该人工智能筛查方法，可以不受教育程度和语言的影响，相对更加客观和准确。
黄斌文表示，轻度认知障碍(MCI)早筛查及早诊断在当前快速老龄化的背景下尤为重要，“数字交互激励+脑电信号分析”方法和人工智能技术的创新型轻度认知障碍筛查与诊断，对实现轻度认知障碍大规模筛查和精准诊断具有深远的理论意义和社会应用价值。
