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开幕式上，首都医科大学宣武医院常务副院长唐毅教授、清华大学苑克鑫教授、北京科技大学（智能）鼎新实验室主任马惠敏教授、清华大学宋森教授、复旦大学附属华山医院郁金泰教授、首都医科大学宣武医院褚熙教授共同发布了《脑认知健康管理中国专家共识（2023）》。分论坛开幕仪式由中华医学杂志朱瑶副编审主持。
AI时代的神经变性病诊疗
分论坛共分为三个单元，分别由首都医科大学宣武医院中心实验室赵立芳博士、神经内科贾龙飞教授、健康管理科主任褚熙教授主持。
第一单元
苑克鑫教授围绕VIVIT技术助推脑疾病结构信息挖掘这个主题，介绍了VIVIT技术这一新型组织透明化方法及跨尺度结构解析体系。VIVIT技术在解析3D病理结构时有突出的优势，利用VIVIT技术可以实现阿尔茨海默病患者人脑Aβ斑块超分辨率3D结构可视化、癫痫患病灶及灶旁3D神经元重构、快速病理活检等。该技术体系为器质性病变相关组织结构信息的挖掘奠定了基础，有助于明确疾病的结构基础，解决诊疗干预的关键问题。
马惠敏教授围绕AI赋能脑与心智研究主题，讲解了视觉心智理论，介绍了包含AI+图像库、AI+范式、AI+工具、AI+筛查干预等内容的心理测评智能技术，分析了AI技术如何帮助理解大脑的工作原理及其与心智的关系，探讨AI如何促进神经科学、心理学、计算机科学等领域的交叉研究，介绍了其领导的第一至四代心理认知测评技术的开发过程，并生动展现了测评技术与脑机接口联合应用的场景。
宋森教授就AI技术在情绪识别和情绪疾病中的应用这一主题，分析了抑郁症传统诊治过程的局限性，并强调了精准神经病学的重要性。介绍了如何通过动态注意力对脑电状态转换建模，构建能够良好表征脑电图动力学特性的模型。宋森教授还介绍了皮肤电导情绪地图等技术，展示了精准MRI扫描以及生物电信号在预测情绪疾病中的巨大应用前景。
第二单元
郁金泰教授介绍了阿尔茨海默病的流行病学情况、疾病危害及华山医院认知障碍临床队列，并解释了建立高质量队列数据库对于研究疾病机制、早期诊断和新药开发的重要性。郁金泰教授介绍了阿尔茨海默病在生物标记物、精准诊断、易感基因和治疗靶点上的研究进展，以及GPT模型的特点及其在自然语言处理任务中的强大表现，讨论如何利用GPT模型从文本数据中提取有关阿尔茨海默病的诊断线索。
上海交通大学医学院附属瑞金医院刘军教授介绍了帕金森病的人工智能管理相关内容。分享了瑞金医院帕金森病一站式中心及全国多个中心的建立以及帕金森病的专病管理模式，同时介绍了如何使用AI来评估帕金森病的症状与体征，包括UPDRS量表的智能评价及分析、HEIMDALL AI评估技术。这些技术通过18个可由AI识别的动作完成了对UPDRS-III量表的完全覆盖，实现了智能可视化报告输出。
北京大学第六医院神经内科袁俊亮教授介绍了AI技术在运动障碍相关疾病的应用。他与大家探讨了帕金森病标志物的现状及数字生物标志物的优势，解读了迟发性运动障碍指南和迟发性运动障碍治疗进展，总结了AI技术在帕金森病和迟发性运动障碍诊断评估中的应用。
第一、二单元结束后，解放军总医院第八医学中心的邱峰教授主持了思辨环节。
马惠敏教授、宋森教授、贾龙飞教授和袁俊亮教授对于AI在神经变性病领域的应用展开了热烈的讨论。
第三单元
赵立芳博士聚焦AD生物标志物检测技术这一主题，讲述了阿尔茨海默病的流行病学、病理机制和诊断变迁。赵立芳博士介绍了阿尔茨海默病血液生物标志物的国内共识及指南，以及IP-MS、Simoa等主要血液生物标志物检测技术应用，强调了血液标志物在诊断中地位的提升，并对其之后的研究方向做出展望。
贾龙飞教授基于如何通过评估“有价值的临床获益”推动AD治疗决策这一主题，介绍了AD病理机制的探明如何推动AD诊疗进入DMT时代，且在DMT时代亟需新标准评估治疗获益。强调了生物标志物在AD中的重要地位，及其水平变化是DMT治疗“可视化”的指标。分析了Aβ和Tau蛋白与患者认知水平的相关性。最后分享了仑卡奈单抗的应用。
- END -
来源：首都医科大学宣武医院
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