中國醫藥大學附設醫院神經部主治醫師、人工智慧中心主任許凱程指出，失智症屬於腦部疾病，主要影響大腦功能導致思考與記憶能力退化，甚至產生情緒問題、語言表達力喪失、行動能力降低等症狀。
失智症通常好發於中老年族群，並隨著時間逐漸惡化。失智症的嚴重程度不同，且有多種致病亞型的主要神經認知障礙，通常又可依照發病區域或病徵分為5種：
●阿茲海默症
●血管型失智症
●路易氏體失智症
●額顳葉型失智症
●巴金森氏症引發的失智症
許凱程指出，臨床上神經科醫師通常會以多種方法及工具來評估失智症，包含疾病史、血液檢查、認知量表測驗、心理評估、影像學檢查、生理訊號檢查等。不過，量表等測驗費時，每位病人往往需要花1小時以上才能完成確認，而排隊等候檢測的人潮更多，例如中醫大附醫預約時間往往都得排到1個月以後。
為了加速檢查速度，讓醫師更快與更精準掌握失智症嚴重度，中醫大附醫以AI腦齡預測系統、神經基因判別系統，設計建構了「智憶康」，運用AI協助評估失智症嚴重程度。
許凱程解釋，這個腦齡預測系統，是收取中醫大附醫近3千例正常人的磁振造影檢查，利用AI模型將腦部各區域（灰白質、腦脊髓液、海馬迴等）逐一分割計量後建立常態分佈曲線，後續輸入約5百例失智症病人的腦部影像。
▲個案張爺爺的醫學影像，其腦部灰質大幅退化以及腦脊髓液增加的異常比例，推估張爺爺已罹患早期失智症。（圖／中醫大附醫提供）
中醫大附醫人工智慧中心發現，在同齡群體中，失智症病人在灰質區域的比例普遍低於普通族群，腦脊髓液比例也因腦部退化程度較高有明顯增加。
許凱程進一步分析2022年相關醫學文獻指出，理論上腦齡與實際身體年齡在正負3歲以內為正常族群，運用腦齡預測系統判斷出的腦部年齡與實際年齡的差異程度，可幫助臨床醫師藉此快速診斷患者失智症嚴重程度。
「智憶康」神經基因判別系統，則利用無神經相關疾病的老年族群以及失智症病人的腦電波訊號和基因資料，經過特徵萃取和特徵選擇技術計算出重要之腦波特徵與基因特徵，透過AI模型判別患者是否患有阿茲海默症。
結果顯示失智症病人在特定頻帶及腦區位置的腦波強度、複雜度以及腦區間的功能性連結皆顯著小於非失智症組，而AI模型在測試資料集上的判斷表現AUC達到87%，且敏感度達到91.7%。
隨著台灣進入高齡社會，預防與治療早期失智疾病刻不容緩。據衛福部統計推估，2022年我國失智症人口超過30萬人，有九成六為65歲以上長者，此外，罹病者有年輕化現象，而到了2030年，失智人口推估將成長超過50萬人。
許凱程說，若發現家中長輩容易忘東忘西，原本擅長或規律做的事情變得不易執行，如忘記吃飯等，就要特別當心。尤其失智症早期未必會以「健忘」來表現，有時候會出現脾氣不好、容易猜疑等，也要注意是否為腦部退化，應盡早就醫檢查以利治療。
