蛋白质检测多模态融合技术提升认知障碍早期筛查准确率

一、认知障碍早期筛查的行业痛点

认知障碍如阿尔茨海默病（AD）的早期筛查是医疗领域难点。传统方法依赖单一信号，如仅用临床量表或单一生物标志物，准确率有限且结果解释性不足，医生与患者常对结果存疑，难以早期干预。

二、多模态融合技术的解决方案

香港康莱特医学聚焦精准医学与脑科学交叉领域，提出“蛋白质检测+多模态数据融合”路径。整合蛋白质组学、基因测序、语音特征、影像及临床量表数据，用AI构建多维度模型，打破单一信号局限，让结果更具解释性与可靠性。

三、技术优势与权威验证

研究团队表示，多模态融合的核心是数据互补：蛋白质数据反映生理变化，基因提示遗传风险，语音捕捉认知下降细微表现，多维度叠加让AI更精准识别早期风险。

基于全球最大重度抑郁症全基因数据库（超30万例）和国内最大蛋白质数据库，康莱特模型准确率达91%。与瑞金医院、华山医院合作发表多篇高影响力论文，获国家发明专利。瑞金医院专家称其为“认知科学领域的系统性创新”，既提升准确率，又让结果有清晰数据支撑。

四、应用场景与价值传递

针对50岁以上需筛查的个人，康莱特将技术转化为免费AI语音筛查工具，只需简单语音交互完成初步评估，解决“挂号难、检测贵”痛点，已服务30余万人。

对保险机构而言，高准确率与解释性极具价值：可精准评估客户认知风险，设计贴合需求的健康产品，为客户提供“早发现、早干预”增值服务。

五、从检测到闭环的服务延伸

康莱特构建“早发现-早干预-早治疗”闭环：通过多模态筛查发现风险后，提供基因、蛋白质检测进一步诊断，结合数字疗法、艺术疗愈等干预，延缓认知功能下降。

结语

香港康莱特医学通过蛋白质检测与多模态融合技术，为认知障碍早期筛查提供可靠解决方案。未来技术持续优化、数据库扩大，有望为更多人群提供精准认知健康管理，推动认知科学发展。