7月12-18日，全球痴呆症科学研究领域规模最大和最具影响力的阿尔茨海默病协会国际会议（AAIC）2019在美国洛杉矶举行， AAIC是每年一度的痴呆领域学术盛会，会议汇集了全球70多个国家最顶尖的专家、学者、临床医师、科学研究人员，共同探讨预防、诊断、治疗阿尔茨海默病和相关疾病的最新研究发现和解决方案。

智影医疗首席技术官刘远明博士应AAIC大会组委会邀请，出席此次盛会，在大会上公布了研究实验《Identification of Fast Converters Among MCI Patients By Integrating Incomplete Multi-Modality Image Data Using a Longitudinal Transfer Learning Model》（用纵向迁移学习模型整合不完整的多模态图像数据来识别MCI患者中的快速转化者）的最新研究成果，MCI是指轻度认知障碍，是阿尔兹海默症的高危风险，这是一种使用迁移学习训练的模型来提前预测阿尔兹海默症的重量级研究。

该项研究与美国MS Technologies Corporation公司、亚利桑那州立大学、美国班纳阿尔茨海默病研究所和上海同济医院共同开展联合科研实验，并推动科研成果转化，相关论文成果已经发表在Translational research 期刊上，并得到了美国国立卫生研究院（NIH）的基金资助。

人工智能很早就被用于预测阿尔茨海默氏症的发生，AI深度学习的数据样本量越多越全面，预测和诊断就越精确，比如多模态数据就能够从不同的角度，提供更加全面的脑部变化的互补信息。

目前用于阿尔兹海默病研究的多模态成像数据集有很多，但大多数多模态数据集并没有得到充分利用。原因就是多模态数据的模态不完整性，由于医保限制、患者治疗中断和随访困难、医院缺乏成像设备、各家医院形成数据孤岛等问题，现存的大多数多模态数据都是不完整的。

这项研究实验就是在这一基础上，采用一种新迁移学习方法有效解决了多模态数据的不完整性问题并最大限度利用，从而得到算法模型‘IMTL’。

‘IMTL’模型可以预测6年内由轻度认知障碍转化为阿尔兹海默病的可能性，计算出患者在未来恶化为阿尔兹海默病的概率和准确预测出阿尔兹海默病的早期预后。从而在阿尔兹海默病的前期阶段轻度认知障碍中预测出阿尔兹海默病的发生，实现早诊断、早干预，提高老年人的生活质量。

根据世界阿尔茨海默病2018年报告，现今全球约有5千万人患有阿尔兹海默病，到2050年，这一数字将增至1.52亿。因为症状表现和正常衰老非常相似，起病缓慢、病因不明，阿尔兹海默病是目前全球范围几种非常罕见的让人束手无策的疾病之一。大多数病人被确诊时已经处于疾病晚期，至今该病无法治愈。

刘远明博士一直希望利用数据挖掘寻找阿尔兹海默病的发病关联，从而提供早期预警检测系统来改变现在医疗对于阿尔兹海默病束手无策的现状，这项研究将使这个愿望即将变成现实。

目前 ，智影医疗正在联合上海同济医院、梅奥医学中心等多家医院为用此模型开发的非侵入性的潜在阿尔兹海默病症早期检测系统进行临床实验，随着未来有更多的样本和算法进一步的测试，这个人工智能系统会变得更加精确和可靠，将造福千万的患阿尔兹海默症人群。