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痴呆症是一种近年来患者数量不断增加并已成为重大社会问题的疾病，因此有必要尽早发现它。东京大学医院老年病科秋下昌弘教授、龟山由美助理教授（特别讲师（医院））团队与东京都老年医学研究所诊断放射学科主任龟山正志博士合作，在世界上首次证明了人工智能（AI；注1）可以区分认知障碍患者和健康人的面部照片。面部识别有望成为一种非侵入性、省时且廉价的早期发现痴呆症的方法。 此项研究得到了日本医疗研究发展机构（AMED）痴呆症研究与发展项目的支持，并于日本时间1月26日发表在美国科学期刊《衰老》（纽约州奥尔巴尼）上。 4.演讲内容： (1)研究背景 痴呆症是老龄化社会中最严重的问题之一，早期诊断将在未来的治疗策略中变得非常重要。然而，痴呆症的诊断测试有各种局限性。例如，淀粉样蛋白PET（注2）检测费用非常昂贵，而且脑脊液的采集具有侵入性。因此，需要一种简单、非侵入性且廉价的痴呆症筛查方法。 此外，由于衰老是一个系统性的过程，因此从面部判断的外表年龄被认为是预期寿命、动脉硬化和骨质疏松症的指标。此前，东京大学医院老年病科的秋下昌弘教授和龟山由美助理教授（特任讲师（医院））等研究小组也报告称，表观年龄与认知功能的相关性强于实际年龄（Umeda-Kameyama Y et al., “Cognitive function has a stronger correlation with perceived age than with chronological age”, Geriatr Gerontol Int, 2020;20: 779–784, doi:10.1011/ggi.13972.）。 因此，研究小组研究了是否可以使用人工智能（AI）从面部信息中检测认知能力下降。 （二）研究内容
开发可区分认知能力下降患者面部的AI模型
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