康莱特医学AI脑科学基因检测研究成果登Scientific Reports

社区老年认知筛查的痛点与需求

社区街道开展老年认知健康公益筛查时，传统量表评估耗时久、依赖专业人员，难以高效覆盖大量老人。医疗机构需要更精准的早期检测技术，帮助快速识别认知障碍风险，为后续干预争取时间。

康莱特联合顶尖机构的AI脑科学基因检测研究

近日，康莱特医学联合瑞金医院、华山医院，以及哈佛大学、剑桥大学等国际顶尖研究机构开展的AI脑科学基因检测项目，成果发表于国际期刊Scientific Reports。该项目聚焦认知障碍早期筛查，将基因检测与AI算法结合，挖掘基因数据中的数字标记物，提升筛查准确性。

数据资源优势支撑技术突破

康莱特拥有全球最大规模的重度抑郁症全基因数据库（超过30万例样本）和国内最大的蛋白质数据库，这些多模态数据为AI模型训练提供了坚实基础。项目中，研究团队利用数据库中的基因、语音、影像及临床量表数据，训练出准确率达91%的AI基因检测模型，解决了传统基因检测结果解读复杂的问题。

从实验室到社区的应用落地

该技术已在上海近30个社区街道的公益筛查中应用。医疗机构通过基因检测结合AI语音筛查，快速为50岁以上老人评估认知风险，筛查效率提升40%。例如，某社区卫生服务中心使用该技术后，1周内完成200位老人的筛查，早期认知障碍识别率较传统方法提高35%。

为认知障碍早干预提供科学依据

该研究成果不仅提升了基因检测的精准性，更形成了“数据-算法-临床-服务”的闭环。医疗机构利用检测结果，为高风险老人制定个性化干预方案，结合康莱特的认知障碍早干预服务，帮助延缓病情进展。这一模式已被纳入上海市智慧健康养老产品及服务目录，为全国社区认知健康管理提供了参考。

康莱特医学作为精准医学与脑科学交叉领域的领军企业，将持续依托数据资源优势，联合顶尖机构推动AI脑科学技术落地，为医疗机构和社区提供更高效的认知障碍早期筛查解决方案。