專家寫稿 巫奉約 理事長（認知健康專家） ｜全齡樂遊健康促進發展協會 編輯
阿茲海默症，這個讓無數家庭擔憂的認知殺手，往往在症狀明顯時，大腦的損傷已進行了一段時間。傳統上，阿茲海默症的確診常常是基於臨床症狀、認知評估，並排除其他可能原因（如中風、腦瘤等），這時影像學檢查如核磁共振（MRI）主要用於結構性異常的判斷。然而，我們深知對於這種進行性的神經退化性疾病，越早發現、越早介入，效果越好。因此，如何在阿茲海默症初期、甚至症狀不明顯時就捕捉到潛在的警訊，成為全球醫學界面臨的重要課題。
令人振奮的是，隨著影像科技和人工智慧（AI）的飛速發展，MRI在阿茲海默症早期診斷與風險評估中的潛力正被以前所未有的方式釋放。它不再僅僅是一個排除他因的工具，而有望成為我們進行「大腦超前部署」的關鍵利器。
阿茲海默症初期｜如何從萎縮中辨別並提早發現阿茲海默症？
MRI：不只看結構，更看微小變化
核磁共振（MRI）是一種非侵入性的影像技術，能提供大腦結構的高解析度影像。在阿茲海默症的診斷過程中，MRI早已是標準檢查之一。它可以幫助醫生確認患者的症狀是否由其他原因引起，例如檢查是否有中風的跡象、腦腫瘤、或腦積水等問題，這些情況都可能模仿失智症的症狀。
然而，對於阿茲海默症本身的早期病理變化——大腦特定區域（如負責記憶的海馬迴）的微小萎縮，或是神經纖維連結的細微改變，在疾病初期往往非常輕微，單靠放射科醫師肉眼的判讀，有時難以精確捕捉並量化這些細微的結構變化。而這些微小的變化，可能正是疾病開始悄悄發作的早期訊號。
AI賦能：從「看圖說話」到「精準量化」
正是在這個背景下，AI 技術的導入為 MRI 在早期阿茲海默症的偵測帶來了革命性的突破。過去的 MRI 判讀，很大程度上依賴於醫師的經驗，是一種「看圖說話」式的定性或半定量分析。但 AI 的加入，使得 MRI 影像分析能夠走向「精準量化」。
透過機器學習和深度學習演算法，AI 能夠分析海量的 MRI 影像數據，學習識別與阿茲海默症早期病理相關的影像特徵，例如海馬迴、內嗅皮質等區域的體積、皮質厚度或形狀的極細微變化。這些變化雖然肉眼難辨，但 AI 卻能進行高度精確的測量和計算，提供客觀的數值。這種定量分析的能力，讓醫生能夠更早、更準確地評估大腦特定區域的健康狀況，捕捉早期萎縮的跡象。
阿茲海默症初期｜你的大腦比實際年齡老嗎？
「腦年齡」健檢：一個更容易理解的警示指標
在眾多 AI 輔助的 MRI 分析技術中，「腦年齡」健檢是一個相對創新且更容易讓一般民眾理解的概念。其中，台灣的上頂科技與台大醫院的曾文毅醫師便投入研發這項技術，並將其應用於健康檢查領域。
「腦年齡」的概念是基於大量健康人群的 MRI 影像數據建立模型。透過 AI 分析個人的腦部 MRI 掃描，測量數百個大腦區域的體積、皮質厚度等結構性指標，然後將這些測量值與健康人群的數據庫進行比較。最終，AI 會給出一個「預測腦齡」——你的大腦結構看起來像幾歲的平均健康大腦。
這個預測腦齡與你的實際年齡之間的差距，就成為評估大腦健康狀態的一個重要指標。如果你的預測腦齡顯著大於你的實際年齡，這可能意味著你的大腦出現了加速老化的跡象，或者在某些特定區域存在超出同齡平均水平的結構變化。
腦年齡，不是診斷書，而是「風險提示」與「行動訊號」
重要的是要理解，「腦年齡」並非直接診斷你得了阿茲海默症。它更像是一個「風險提示」或「健康警訊」。較高的腦齡可能代表大腦在某些方面超出了同齡人的平均退化速度，這可能與多種因素有關，包括遺傳、生活習慣、或其他潛在的神經系統問題，其中也包括神經退化性疾病的早期徵兆。
因此，當腦年齡健檢結果顯示預測腦齡偏高時，它是一個重要的「行動訊號」。它提示個人和醫生需要提高警覺，進行更全面的臨床評估，包括詳細的認知功能測試、血液檢查，甚至進一步考慮專門針對阿茲海默症病理的檢查（如腦脊髓液檢測或 amyloid/tau 正子斷層掃描 PET）。同時，這也是一個絕佳的機會，促使個人重新檢視並改善可能影響大腦健康的生活習慣，例如調整飲食、增加運動、管理壓力、確保充足睡眠等。
阿茲海默症初期｜MRI 在早期診斷路徑中扮演什麼樣的角色？
結合 AI 分析的量化 MRI，正在逐步融入阿茲海默症的早期診斷路徑中：
- 初步評估：當個人出現輕微的記憶或認知困擾，或是在健康檢查中發現腦年齡偏高時，會引起醫生警覺。
- 結構性排除與初步判斷：進行標準 MRI 檢查，排除腦中風、腫瘤等結構性問題。同時，利用 AI 對同一份 MRI 影像進行量化分析，測量關鍵腦區體積，或是進行腦年齡評估。
- 生物標記的初步線索：如果量化 MRI 顯示特定腦區（如海馬迴）體積小於同齡平均，或腦年齡顯著偏高，這些結構性生物標記就提供了神經退化可能存在的初步線索。
- 結合其他證據：這些 MRI 證據會與認知功能測試結果、臨床症狀、病史等結合。如果高度懷疑阿茲海默症，可能會進一步進行更具特異性的檢查，如 amyloid/tau PET 掃描或腦脊髓液生物標記檢測，以確認是否有阿茲海默症特有的病理蛋白累積。
- 制定介入策略：早期的結構性變化提示，結合其他證據，可以幫助醫生更早診斷輕度認知障礙（MCI），甚至早期阿茲海默症，從而能更早地啟動延緩病程的策略，包括生活方式調整、認知訓練，以及未來可能問世的早期治療藥物。
阿茲海默症初期｜希望的曙光：如何超前部署，掌握主動權？
結合 AI 的量化 MRI 技術，包括腦年齡評估，為阿茲海默症的早期偵測帶來了前所未有的可能性。它將原本需要多年累積才能看到的微小變化，轉化為可量化的數據和易於理解的指標，使「大腦的超前部署」成為可能。這項技術的意義在於：
賦予個人主動權：透過腦年齡等指標，個人能更直觀地了解自己大腦的相對健康狀態，激發採取行動改善生活習慣的動力。
提前預警與介入：即使沒有明顯症狀，如果發現腦年齡偏高或其他量化異常，可以更早地進行風險管理和介入。
提供基線參考：早期的量化 MRI 數據可以作為未來追蹤比較的基線，更好地監測大腦的變化速度。
然而，我們也必須清楚認識到，目前的 AI 輔助 MRI 技術是一個輔助工具，而非獨立的診斷方法。它提供的是高價值的參考信息和風險提示，最終的診斷仍需要由專業醫師結合所有臨床資料來判斷。腦年齡也可能受到其他非退化性因素的影響。
阿茲海默症初期｜用科技看見，用行動守護
阿茲海默症不再是一個只能在症狀後期被動面對的宿命。透過 MRI 等影像技術與人工智慧的結合，我們現在有機會更早地窺見大腦的健康狀態，捕捉潛在的風險信號。上頂科技等團隊的努力，讓腦年齡健檢這樣的創新服務成為可能，為我們提供了一個具體的指標來關注大腦的長期健康。
將科技的偵測與個人化的生活方式調整相結合，是當代認知健康管理的重要方向。如果您關心您或家人的大腦健康，尤其是有相關家族史或開始感覺到輕微認知困擾時，不妨諮詢您的醫師，了解是否適合進行腦部健康相關的檢查，包括結合 AI 分析的 MRI。
看見問題是解決問題的第一步。用科技看見大腦的健康現狀，並以此為契機，積極採取行動，調整飲食、增加運動、保持社交、學習新知、管理壓力，您就是在為自己未來的認知健康，進行最重要、最有力量的投資。讓AI輔助MRI成為您大腦超前部署的智慧夥伴，共同守護清晰、活躍的未來。
—巫奉約 與 全齡樂遊健康促進發展協會 關心您並與您攜手,共同面對失智。
【關於｜巫奉約老師】
巫奉約，認知健康促進及功能型桌遊設計專家，因自身年輕時遭遇嚴重車禍導致短暫性失智，深刻體悟到認知健康的重要性。回台後投入長者健康照護產業十餘年，研發超過60款適合各年齡層的功能型桌遊，致力於失智症預防與認知能力提升。與萬芳醫院、新光銀行、台安醫院等單位合作，推廣以科學實證為基礎的認知增能計畫，成功協助許多長輩延緩失智症狀，改善生活品質，並積極推廣腦健康教育，提升社會對失智症的認識與重視。
🔺全齡樂遊健康促進發展協會 理事長
🔺中華愛腦協會/幸福家庭賦能協會 理事
🔺2024年與曾文毅醫師共同完成大腦逆齡實驗
🔺2024年與萬芳醫院進行人體實驗，對象為失智患者，透過課程可逆轉失智
【認識｜全齡樂遊促進發展協會】
本會係由一群志同道合的各界人士，本著自發的意願，共同為著研商如何以好玩有趣的課程內容吸引長輩主動參與活動，進而透過遊戲的方式，搭配專業的遊戲教具，以衰弱老人、輕度失能及輕度失智者為主，設計合適的課程內容，使參與課程的長輩可在課程中運用日常生活少用的各項認知能力，進而達到認知促進及社會參與之功能。
