英国剑桥大学科研团队开发出新型AI模型，其82%的预测精度助力早期识别阿尔茨海默病，有望减少误诊。基于400名大脑灰质萎缩患者的测试数据，该模型比现有临床工具更准确，能识别3年内患病者达82%，无病者81%。这项突破性研究发表在《电子临床医学》上，预示着非侵入性诊断手段的进步，未来目标扩展至预测其他痴呆类型并结合更多元数据。随着全球痴呆病例数预计将翻倍，这个AI工具的时效性和准确性显得尤为关键。

剑桥大学研究团队近日开发出新型AI模型，有望提前识别阿尔茨海默病，无需依赖侵入性或昂贵的检测手段，为早期干预提供可能。这一突破性成果有助于提升疾病管理效率，具有高度时效性，或将对医疗领域产生深远影响。【7月22日】

6月10日，礼来公司的一款针对阿尔茨海默病（AD）的Aβ抗体药物Donanemab获得FDA全票通过。这是继Leqembi之后，AD药物领域又一重大突破。全球AD患者数量预计将持续增长，药物研发难度大，成功率低。AI在靶点发现和药物再利用中崭露头角，如中国AI企业英矽智能与剑桥大学合作发现新治疗靶点，以及基于AI的DRIAD和后续研究筛选出15款潜力药物，包括JAK抑制剂。尽管如此，药物递送仍是挑战，未来攻克AD还需AI与生命科学的协同努力。礼来Donanemab的批准预示着新的治疗希望，但AD的长期战斗才刚刚开始。