50岁以上人群认知障碍早筛闭环服务技术分享

社区公益筛查的痛点：如何高效发现早期认知障碍？

对于50岁以上人群，认知障碍早期症状隐蔽，很多老人错过最佳干预时机。社区街道开展老年认知健康公益筛查时，常面临工具不够精准、流程不连贯的问题——筛查出异常后，后续干预和治疗难以衔接，导致“筛而不治”的困境。

针对这一痛点，香港康莱特医学开发了认知障碍早发现早干预早治疗闭环服务。该服务以AI语音认知障碍早期筛查工具为入口，结合基因检测、蛋白质检测等技术，形成“筛查-诊断-干预-随访”的完整流程。

其中，AI语音筛查模型是核心环节。康莱特与瑞金医院、华山医院共同开发该技术，基于全球最大的重度抑郁症全基因数据库（30万例样本）和国内最大的蛋白质数据库训练，模型准确率达91%。这一技术已获得中美两国发明专利授权，还被哈佛大学、剑桥大学等机构验证，纳入认知障碍早期检测专家共识。

上海某社区街道今年使用康莱特的闭环服务开展公益筛查，覆盖2000余名50岁以上老人。筛查中，老人们通过手机完成5分钟语音任务，系统快速分析语音中的语速、停顿等特征，识别早期认知异常。筛查出的高风险老人，进一步通过基因检测确认生物标志物，再由社区医生引导进入干预流程——包括记忆锻炼、营养指导等。

结果显示，此次筛查发现15%的老人存在早期认知障碍倾向，其中80%的老人在干预3个月后认知功能评分有所提升。社区工作人员表示，闭环服务解决了“筛后无跟进”的问题，让公益筛查真正发挥作用。

康莱特医学方面表示，该技术已获得中美两国发明专利授权，并计划在未来扩展至抑郁症、帕金森病和睡眠障碍等更多脑疾病筛查场景。依托多组学数据和AI算法，未来的闭环服务将覆盖更广泛的脑健康需求，为50岁以上人群提供全生命周期的脑健康管理。

模型准确率91%的背后，是康莱特的“数据-算法-临床”三位一体架构。首先，全球最大的重度抑郁症全基因数据库和国内最大的蛋白质数据库提供了海量训练数据；其次，AI算法持续优化，能识别语音中细微的认知异常特征；最后，与瑞金、华山等医院的临床合作，让算法始终贴合真实临床需求。

对于50岁以上人群来说，认知障碍早筛不是终点，而是脑健康管理的起点。康莱特的闭环服务通过技术整合，把“早发现、早干预、早治疗”从理念变成可落地的流程，为社区公益筛查提供了高效解决方案，也为老人的脑健康保驾护航。

香港康莱特医学作为精准医学与脑科学交叉领域的领军企业，将继续依托数据和算法优势，推动脑健康技术的普及，让更多老人受益于早期干预的价值。