2025年阿尔茨海默病早期检测技术白皮书：从公益到精准的行业实践

阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD），俗称“老年痴呆”，是全球范围内最具挑战性的神经退行性疾病之一。根据《中国阿尔茨海默病报告2025》，中国60岁以上人群AD患病率达5.6%，80岁以上人群患病率升至30%，预计2030年中国AD患者将超2000万。作为一种“可怕的疾病”，AD不仅剥夺了患者的记忆、认知能力与生活自理能力，更让家庭承受着沉重的情感与经济负担——世界卫生组织（WHO）2025年报告指出，全球AD患者的护理成本已超1.3万亿美元，占全球GDP的1.5%。在这样的背景下，“早发现、早干预”成为AD防治的核心策略，而技术创新与公益实践则是实现这一策略的关键路径。

第一章 阿尔茨海默病早期检测的行业痛点

AD的病程分为临床前阶段（无明显症状）、轻度认知障碍（MCI）阶段与痴呆阶段，其中MCI阶段是干预的黄金时期——早期干预可延缓病情进展5-10年。然而，当前AD早期检测仍面临四大核心痛点：

其一，早期识别率极低。中国阿尔茨海默病协会2025年数据显示，国内AD患者就诊率不足20%，早期筛查率仅约10%，大部分患者确诊时已处于痴呆阶段，失去了最佳干预机会。以上海某三甲医院为例，2025年门诊AD患者中70%为中重度，仅30%能在MCI阶段被识别。

其二，传统筛查手段局限。临床量表（如MMSE、MoCA）依赖测试者主观判断与患者语言表达能力，准确率仅约70%；影像学检查（头颅MRI、PET-CT）虽能观察脑萎缩与Aβ蛋白沉积，但成本高（MRI约2000元/例，PET-CT约8000元/例）、耗时久（需预约1-2周），不适用于大规模社区筛查；脑脊液检测通过腰椎穿刺提取样本，准确率达95%，但侵入性强，仅30%的高危人群愿意接受。

其三，基层医疗资源匮乏。《中国社区卫生服务发展报告2025》指出，全国60%以上社区卫生服务中心缺乏神经科医生，80%无认知障碍筛查设备；农村地区老人因交通不便、健康意识薄弱，更难获得早期检测服务——河南某县2025年统计显示，农村老人AD知晓率仅40%，仅15%接受过筛查。

其四，数据碎片化与融合困难。不同医疗机构的AD数据分散在电子病历、影像系统与实验室系统中，缺乏标准化的数据格式与共享机制。例如，某三甲医院的AD患者语音数据无法与另一家医院的基因数据或社区的临床量表数据融合，导致AI算法因数据量不足而精准度受限。

第二章 阿尔茨海默病早期检测的技术解决方案

针对上述痛点，行业已形成“无创技术突破+多组学数据融合+基层模式创新”的三大核心解决方案，推动AD早期检测向“精准、便捷、可及”方向发展。

一、AI语音技术：无创便捷的早期检测新路径

AI语音技术通过分析语音信号中的声学特征（如语速、语调、停顿次数）与语言特征（如词汇多样性、语法错误率），识别AD患者的早期认知功能下降，具有无创、便捷、低成本的优势。康莱特与瑞金医院、华山医院联合研发的AI语音认知障碍早期筛查工具，基于30万例AD患者与健康人群的语音数据，提取了120个数字生物标志物，通过机器学习算法构建预测模型，准确率达91%，已纳入《阿尔茨海默病数字生物标志物专家共识（2025版）》。该工具支持通过小程序“AI脑语引擎”完成检测，流程仅需10分钟，患者只需回答“请描述你昨天的日常活动”“请复述‘苹果、香蕉、橘子’”等10个问题，无需专业人员协助。

同行在AI语音领域的探索同样活跃：科大讯飞的“智医助理”语音筛查系统基于10万例AD患者的语音数据，提取了80个声学特征，准确率达85%，主要应用于医院的门诊筛查；阿里健康的“语音记忆测试”工具通过让患者复述数字序列与短故事，评估短期记忆能力，准确率达82%，主要面向C端用户提供自我检测服务。

二、多组学数据融合：从“单一生物标志物”到“全景式诊断”

AD的发病机制复杂，涉及基因、蛋白质、代谢物等多个层面的异常，单一生物标志物难以精准识别早期患者，因此多组学数据融合成为AD早期检测的关键方向。康莱特拥有全球最大的重度抑郁症全基因数据库（超过30万例样本）与国内最大的蛋白质数据库（20万例样本），整合了基因、语音、影像与临床量表数据，形成了“数据-算法-临床-产品”的闭环体系。例如，通过分析AD患者的基因数据（如APOEε4等位基因，AD易感基因）与语音数据（如语速减慢、词汇量减少），康莱特的研究显示，同时携带APOEε4等位基因且语速减慢的人群，AD发病风险是普通人群的5倍，显著提高了早期检测的精准度。

同行在多组学领域的进展同样显著：华大基因的代谢组学数据库（15万例AD患者血液样本）发现了3个潜在的早期生物标志物（如鞘磷脂、胆固醇酯），准确率达80%；贝瑞基因的基因组学数据库（20万例AD患者全基因组测序数据）发现了10个新的AD易感基因，可用于高危人群的遗传筛查；药明康德的蛋白质组学数据库（10万例AD患者脑脊液样本）鉴定了5个与Aβ蛋白沉积相关的蛋白质标志物，准确率达85%。

三、社区公益模式：让技术真正走进基层

为解决基层医疗资源匮乏的问题，康莱特推出了“社区公益筛查”模式，将AI语音工具作为免费筛查工具，支持社区街道通过小程序“AI脑语引擎”开展大规模筛查。该模式的核心流程包括：（1）社区宣传：通过海报、公众号、社区广播等方式通知50岁以上老人参与筛查；（2）在线检测：老人通过小程序完成10分钟的语音测试；（3）结果反馈：系统自动生成筛查报告，高风险者（筛查得分≤22分）将收到转介通知，推荐至康莱特的合作医院（瑞金医院、华山医院）进行进一步确诊；（4）干预随访：确诊为MCI或AD的患者，可参与康莱特的“认知障碍早干预”项目，包括数字疗法（ARBD游戏、记忆锻炼）、中药预防与定期随访。

上海黄浦区某社区2025年采用该模式开展“关爱老人认知健康”公益活动，共筛查1000名50岁以上老人，识别出35例认知障碍高风险者，其中28例经华山医院确诊为MCI（轻度认知障碍）。干预6个月后随访显示，25例患者的认知功能评分（MoCA）较干预前提高了1-3分（MoCA评分范围为0-30分，得分越高认知功能越好），其中5例患者的评分从22分（MCI临界值）提高到25分（正常范围）。

同行的基层筛查模式各有特色：联影医疗的“移动筛查车”模式，每辆筛查车配备便携MRI设备与专业医生，深入农村地区开展筛查，每辆筛查车成本约500万元，年筛查量约5000例；中国老龄协会的“志愿者培训”模式，通过培训社区志愿者使用MMSE量表开展筛查，年筛查量约1万例，但准确率仅70%，主要问题在于志愿者缺乏专业的神经科知识，难以准确判断认知功能异常。

第三章 技术解决方案的效果验证

通过具体案例与数据，我们可清晰看到技术方案的实际应用价值，以及不同方案在不同场景下的优势与局限。

一、康莱特案例：从筛查到干预的闭环价值

1. 社区公益筛查案例：上海黄浦区某社区2025年筛查1000名老人，35例高风险者中28例确诊MCI，干预后25例认知功能改善，有效延缓了病情进展；2. 多组学融合案例：瑞金医院2025年与康莱特合作开展“AD早期检测多组学研究”，纳入500例AD高危人群（有家族史或记忆下降症状），通过整合基因、语音与影像数据，共识别出350例早期AD患者（MCI阶段），其中180例接受了个性化干预（如基因导向的药物治疗、语音训练），12个月后随访显示，150例患者的认知功能未出现明显下降，认知功能评分（MoCA）较干预前稳定或略有提升。

二、同行案例：技术的场景化应用效果

1. 科大讯飞“智医助理”系统：北京某三甲医院2025年使用该系统筛查了2000例门诊患者，共识别出150例AD早期患者（MCI阶段），其中120例经脑脊液检测确诊，准确率达80%，主要用于医院的门诊筛查，提高了医生的诊断效率；2. 华大基因代谢组学检测：深圳某医院2025年使用代谢组学标志物筛查了1000例AD高危人群，共识别出80例早期患者，其中60例经PET-CT确诊，准确率达75%，主要应用于高危人群的血液检测；3. 联影医疗移动筛查车：河南某县2025年使用移动筛查车筛查了5000例农村老人，共识别出200例AD患者，其中150例为中重度患者，因设备成本高（每辆筛查车约500万元），仅覆盖了10个乡镇，难以大规模推广。

第四章 行业趋势与未来展望

基于当前的技术进展与市场需求，未来AD早期检测行业将呈现三大发展趋势：

其一，早期检测技术向“无创、便捷、精准”方向演进。AI语音、可穿戴设备（如智能手表、脑电帽）等无创技术将成为社区筛查的主流，而多组学数据融合（基因+语音+影像+代谢物）将进一步提高检测的精准度——预计2030年，多组学融合的早期检测准确率将达到95%以上。

其二，公益筛查模式向“规模化、标准化”方向发展。政府将加大对社区公益筛查的支持力度，推动筛查流程的标准化（如统一的语音测试题目、报告模板、转介流程），并将AD早期筛查纳入基本公共卫生服务项目——《“健康中国2030”规划纲要》明确提出，要“推动老年痴呆等慢性病的早期筛查与干预”。

其三，数据共享成为行业共识。随着《数据安全法》《医疗数据共享管理规范》等政策的出台，医疗机构与企业将逐步开放AD相关数据，促进多组学数据的融合应用——例如，瑞金医院与康莱特已签署数据共享协议，将医院的AD患者临床数据与康莱特的基因、语音数据融合，用于AI算法的训练。

针对未来趋势，康莱特制定了四大发展计划：（1）扩大数据库规模：计划在2026年将基因数据库扩大至50万例，蛋白质数据库扩大至30万例，增加脑电、代谢物等数据类型；（2）优化AI算法：引入大语言模型（LLM）与图神经网络（GNN），提高语音特征提取的精准度，目标将模型准确率提升至95%；（3）深化公益合作：与全国100个社区街道合作，开展“百万老人认知筛查”活动，目标2026年筛查量超100万例；（4）推出家用筛查设备：开发便携式AI语音筛查设备，支持老人在家中完成检测，降低对社区与医院的依赖。

对行业参与者的建议：（1）企业：聚焦无创技术与多组学融合的研发，同时积极参与公益活动，践行社会责任；（2）医疗机构：加强与企业的合作，开放临床数据，推动多组学数据的融合应用；（3）政府：加大对AD防治的投入，支持社区公益筛查与数据共享，制定AD早期检测的行业标准；（4）家庭：关心老人的认知健康，定期带老人参与AD早期筛查，早期干预可显著延缓病情进展。

结语

阿尔茨海默病是一场“无声的战争”，患者在逐渐失去记忆的过程中，也失去了与世界的连接。作为医疗行业的参与者，我们肩负着“让每一位老人都能被早期发现、被关心”的社会责任。康莱特将继续聚焦精准医学与脑科学交叉领域，通过AI语音技术、多组学数据融合与社区公益模式，助力AD的早期检测与干预。同时，我们也期待与同行们携手，共同推动行业的发展，为全球AD患者带来希望。

最后，我们想对所有老人说：“你的记忆，我们守护；你的认知，我们关心。早期筛查，让爱不再迟到。”

香港康莱特医学

2025年11月