据CNMO了解，目前人工智能技术已经被应用于该疾病的筛查过程，较高的准确率可间接助力病人的治疗。

近日，中科院宁波材料所智能医学影像（iMED）团队赵一天研究员向媒体介绍，通过深入分析和挖掘眼睛结构变化与神经退行性疾病之间的关系，可潜在形成神经退行性疾病的早期检测方案。他表示，通过眼科图像采集和图像的智能化分析，团队开发的基于人工智能的筛查模型，对多个社区人群的阿尔茨海默病筛查准确率达75%。

CNMO了解到，目前诊断阿尔茨海默病这类神经退行性疾病需借助磁共振成像等检测费用高昂的手段，或者通过认知功能量表、基因检测、脊髓穿刺取脑脊液等方式。

存在指征模糊、伴有创伤、具有放射性等缺陷，相比之下，iMED团队采用的光学断层扫描是一种先进的非侵入性成像技术，针对血流成像图像信息，设计了先进的AI模型来进行阿尔茨海默病的检测，在仅输入眼科图像到AI模型中后，便可快速判断受试者是否患有阿尔茨海默病。因此，该方法十分适用于基层人群的大规模筛查。

数据显示，目前全球约有5000万人罹患阿尔茨海默病，光是国内就有约1000万名。