BRIT J OPHTHALMOL‌‌：任秋实教授团队为社区认知障碍的早期筛查提供新的解决方案

随着全球老龄化加剧，认知障碍已成为严重的公共卫生问题。传统的认知障碍筛查方法主观性强、耗时长，且受教育水平影响，难以在社区大规模推广。任秋实教授团队利用自主研发的多模态眼功能成像分析系统，开发人工神经网络（ANN）模型，开展老年人群认知障碍的检测。研究团队通过对104名认知障碍患者和94名认知健康对照者的多模态眼科成像数据进行分析，发现认知障碍患者的视网膜光谱反射、瞳孔光反射、视网膜结构和血氧代谢功能均存在显著异常。基于这些数据，团队开发了反向传播神经网络（BPNN）模型，预测认知障碍的准确率高达91%，灵敏度和特异性分别为93.3%和90%，显著高于传统的多因素二元Logistic回归模型的检测性能。该研究为社区认知障碍的早期筛查提供了新的解决方案。