阿茲海默症預防與照護 結合AI讓診斷與大腦訓練處方更精準

MCI是阿茲海默症的高風險族群,若沒有積極介入,未來確診為失智的機率大增,根據數據顯示,有三分之一的MCI患者,將在1至3年內轉為失智。

失智症不只一種,以阿茲海默症為最常見,約佔所有病例的60%-70%,該類型失智的預防與延緩越早開始效果越好,因為大腦認知退化比我們想像的更早。台灣大學心理系教授張玉玲指出,大腦自我們出生就開始發展,分為四大腦葉,左右兩半球共八葉,負責思考、記憶、與學習等複雜之認知與情緒,每一個區域發展的巔峰期不同,以記憶來說,人類的記憶思考能力的巔峰約在20歲,之後就逐漸往下,建議健腦要像健身一樣,越早開始越好。

快狠準的檢測方式 失智預防的關鍵

人生四季,身體和大腦功能本來就會隨著年齡逐漸退化,但正常老化和失智症間有一個分界,從檢測分數可做客觀的判定。張教授提到,失智檢測有多種不同的測驗工具,可測量病人心智功能表現是否明顯超過正常老化所改變的程度。 

在台灣目前使用度最高的為簡易心智量表 Mini-Mental State Examination(簡稱MMSE),是一份有30條問題的問卷,用作評估認知障礙。這份問卷最大的優點就是測驗時間只要10-15分鐘,但相對而言,這份問卷的敏感度也較低,經由MMSE判定為失智症,症狀多數已非常明顯。

要達到健康促進的目標,需要有更簡便且敏感高的檢測方式,讓民眾不需經過醫療,而是可以直接在社區初步篩檢出未來可能罹患輕度知能障礙 (Mild Cognitive Impairment,簡稱MCI)的高風險群。MCI是阿茲海默症的高風險族群,若沒有積極介入,未來確診為失智的機率大增,根據數據顯示,有三分之一的MCI患者,將在1至3年內轉為失智。

張教授分享,臺大研究團隊一直投入這方面的研發,已能將複雜的臨床神經心理測試結合AI技術,在一分鐘內分析個案是否有MCI,準確率達80%以上,它不只是失智早期偵測工具,更是多功能型的智能照護機器人,可以陪伴長者說話、給予運動建議、認知運練、輔助醫療照護,照護機器人尚在研發階段,待產品商品化時,可望大大提升失智預防的成效。

發展精準化大腦訓練:提升記憶力、延緩退化

失智症是由多種病因組合而成,最常見的為阿茲海默症,尚未清楚其致病機轉,症狀不僅限於記憶力衰退,還包括語言、判斷和注意力等多方面的心智功能減退。針對患者的不足處,給予「大腦訓練處方」,可以延緩退化?

張教授指出,要提供有效的訓練處方,要先能診斷出個案認知退化的問題點。以記憶力為例,記憶形成就涉及三個主要階段:登錄、儲存和提取。

透過測驗分析,臨床心理師可以更準確地判斷記憶缺失的問題源自於哪一個階段,然後針對不同的問題點,提供不同的訓練策略。例如,對於記憶登錄能力較差的患者,可以使用新概念與他們關注的領域相關聯的策略,提高他們接收新訊息的能力。對於記憶儲存能力較差的患者,可以使用多感官記憶策略,即用視覺和聽覺並用,用圖片搭配故事的方式,增強海馬迴對信息的整合能力。此外,反覆在心中默念也可以增強記憶,但效果取決於覆誦次數和間隔時間的長度以及不規則性,這種方式稱為稱為「提取練習」“retrieval practices”。張教授的研究顯示,透過策略訓練,可讓輕度認知障礙者的記憶表現與同齡人相當,且效果可以持續至少14天(因為實驗只追蹤到14天)。

這些訓練方法都有理論根據,海馬迴是大腦中負責處理記憶的區域,對於學習新事物扮演了非常重要的角色。它有一個特性,就是擅長整合來自不同感官的信息。這意味著,當我們學習新東西時,同時聽、聞、看,給予多向度的訊息,可以讓記憶包持更深刻的印象。即使海馬迴可能會因某些原因受損,以多向度處理訊息,可以補充或彌補可能被遺漏的部分。

失智預防越早開始越好

失智症確診通常已是晚期,難以及早發現的狀況全球皆然,雖然年齡是失智的主要危險因子,但這不表示失智就是老化的必然結果。事實上,早發性失智症(65歲前開始出現症狀)約佔了全部病例的9%,因此關於失智的預防越早開始越好,張教授強力建議,日常生活可透過運動、均衡飲食、平衡的生活與及早儲存腦本,為老化作準備,若再定期輔以簡易且敏感度高的認知測驗,更能提供失智症預防的成效。這也是張玉玲教授與其研究團隊正在進行的目標:失智症預防與照護,結合AI讓診斷與大腦訓練處方更精準。

文章來源:瑞金抗齡照護研究教育基金會

訪談/張玉玲 台大心理系教授、整理/郭慈明

張玉玲 教授

現任職稱:台灣大學心理學系暨研究所教授

專長:應用臨床神經心理學/認知老化/失智症早期偵測/學習與記憶/執行功能/大腦造影/認知測驗發展/認知訓練/大腦可塑性

主要研究方向:

  1. 發展可作為失智症早期偵測的敏感指標與臨床測驗,提高對於疾病發病的預測力。
  2. 透過老化認知介入與促進方案,來探討延緩失智症發病的可能性與大腦可塑性。

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