老年人認知障礙的智能化認知篩查工具研究進展

李晗 李霞

基金項目：國家科技部重點研發計劃（2017YFC1310500）和上海市科普創新項目

摘要：隨著認知障礙的發病率逐年升高，新發認知障礙的早期篩查和預防可以被視為對當前世界醫療保健系統的主要挑戰?；ヂ摼W技術發展迅速并深度賦能可應用于醫療的各個環節中，老年人認知與心理干預已經進入數字療法時代。認知障礙存在就診率低、漏診率高的問題，顯著增加了家庭和社會的照顧護理成本，因此加強老年人認知障礙篩查和提升老年認知障礙電子化評估的普及度也勢在必行。本文就近年來國內外出現的老年認知障礙電子化評估工具進行綜述，以期對推進智能化評估普及到社區，實現老年認知障礙早評估早發現早干預早治療的目標有所幫助。

關鍵詞：認知障礙；評估；智能化；篩查；社區；老年人

中圖分類號： R749.1? 文獻標識碼： A? 文章編號：1000-503X（2024）01-0104-07

DOI：10.3881/j.issn.1000-503X.15519

Research Progress in Intelligent Screening Tools for Cognitive Impairment in the Elderly

LI Han，LI Xia

Mental Health Center，Shanghai Jiao Tong University School of Medicine，Shanghai 200030，China

Corresponding author：LI Xia? Tel：13774272543，E-mail：ja_1023@hotmail.com

ABSTRACT：As the incidence of cognitive impairment increases year by year，early screening and prevention of emerging cognitive impairment can be considered as a major challenge in the current healthcare system around the world.With the rapid development of Internet technology and its deep empowerment in all aspects of medical treatment，cognitive and psychological intervention for the elderly has entered the era of digital therapeutics.The low consultation rate and high missed diagnosis rate of cognitive impairment increase the care costs，causing a heavy burden on the families and the society.Therefore，it is imperative to improve the screening and popularize the electronic assessment of cognitive impairment in the elderly.This article reviews the electronic assessment tools for cognitive impairment in the elderly that have emerged at home and abroad in recent years，aiming to promote the popularization of intelligent assessment in communities and achieve early screening and timely intervention of cognitive impairment in the elderly.

Key words：cognitive dysfunction；assessment；intelligent；screening；community；the elderly

Acta Acad Med Sin，2024，46（1）：104-110

在過去的20年間，中國已成為老齡化社會，相伴而來的是認知障礙的發生率逐年增高［1］。2020年人口普查顯示，我國60歲及以上的人數總計為2億6千多萬，65歲以上的人數為1億9千多萬，分別占總人口數的18.70%和13.50%。據調查數據顯示，2010年至2020年，我國60歲及以上人口中患有認知障礙的比例已從13.26%增加到18.70%［2］。

認知障礙不僅顯著延長患者住院時間，也增加患者家庭護理負擔，還可導致醫院急診事件發生頻率升高，因此加強認知障礙篩查和提升老年認知障礙評估的普及度勢在必行［3］。目前國內外已有多種智能化認知評估工具應用于癡呆癥診治和老年認知障礙篩查，因此深入探索適合中國社區老人輕度認知障礙（mild cognitive impairment，MCI）的科學篩查方法，對于建立和完善“2030健康中國”阿爾茨海默?。ˋlzheimers disease，AD）防治服務網絡具有積極意義。下面就近年來國內外出現的老年認知障礙評估的現狀和評估工具進行綜述，以期對推進智能化評估普及到社區，實現老年認知障礙早評估早發現早干預早治療的目標有所幫助。

1? 老年人認知障礙評估的現狀

1.1? 人口老齡化背景下認知障礙篩查需求大

認知功能由多個認知域構成，包括記憶、定向力、計算力、分析和推理、執行能力等，只要一個認知域發生障礙，即定為認知障礙［4］。一般認為，多認知域功能障礙是癡呆癥發生的重要警示標志，所以認知障礙的早期發現和早期干預可較為有效地延緩或阻止癡呆癥的發生與發展［1，3］。

AD是癡呆癥主要的原因，一項依據2015年中國AD社會經濟成本的研究報告估算出全球癡呆癥成本：2015年全球癡呆癥的社會經濟成本為0.96萬億美元、2030年將為2.54萬億美元和2050年將達到9.12萬億美元，其中家庭和社會的照顧護理成本所占總成本的比例超過50%，是全球AD經濟負擔主要組成部分［5-6］。面對AD逐年攀升的發病率，早期的認知功能篩查能幫助識別MCI，早期干預則可延緩認知障礙病程和阻止癡呆癥的發生與發展，這樣對于節約社會投入成本、改善患者家庭的經濟生活質量至關重要。

1.2? 就診率低、漏診率高的主要原因

2020年人口普查與2010人口普查數字相比，中國的老齡化人口增長更快，認知障礙的發病率和死亡率明顯升高［7］。我國認知障礙的診斷，多由全科醫生或受過正規量表評估訓練的專業人員通過認知功能簡易篩查來完成初步診斷，再轉由?？漆t生通過一系列復雜的檢測后做出精準診斷［8］。

目前關于癡呆癥的診治我國存在就診率低、漏診率高的問題，主要原因有以下幾點：（1）我國綜合型三甲醫院神經內科中僅有10%設有專業的記憶門診或癡呆癥診治中心，且神經內科中具備評估、診療癡呆癥能力的醫生占比不到2%，這也同時說明僅有小部分患者可獲得專業醫療服務［8］。（2）我國醫療資源城鄉差距大，具備癡呆癥診療基本條件的社區衛生服務中心、鄉鎮醫療衛生機構較少，更缺乏能夠識別早期認知減退的醫生，導致了多數早期認知障礙患者被漏診，無法即時就診或收到轉診建議［9］。（3）公眾對癡呆癥認識度低，易將早期認知障礙癥狀錯誤理解為正常老化現象，或患者因病恥感而拒絕就醫，導致錯過早期診療和干預機會［10］。

1.3? 傳統篩查工具的局限性

自1970年開始，認知障礙相關知識逐漸完善，用于檢測認知功能的各種紙質神經認知評估量表應運而生，神經認知評估量表因耗時短、易于操作、準確性高等優點已經在全球廣泛應用，為MCI和癡呆癥的診治提供了有力的幫助［11］。目前我國用于社區篩查認知障礙的評估量表有簡易精神狀態檢查量表、蒙特利爾認知量表、日常生活活動能力量表、臨床癡呆癥評定量表等［12-13］。

傳統的紙質神經認知評估量表推進了認知障礙臨床診治，但也具有明顯局限性，主要表現為以下幾點：（1）評估全程需要經過專業培訓的評估員管理和手工打分，耗費人力和培訓成本，且容易出現評分和解釋的主觀性［10，14-17］。（2）受試者容易受到動機、警覺性或努力程度的影響，常常導致傳統紙筆測試結果失真［18］。（3）傳統的紙筆測試通常僅考慮最終評分，不評估檢測過程，這就可能錯失捕捉細微認知損害初期癥狀的機會，如決策延遲、補償策略和心理運動問題等［19］。（4）隨著社會醫學進步和健康教育的普及，傳統紙筆神經認知評估受到天花板效應的限制，對于輕度的認知障礙相對不敏感，尤其是受教育水平較高的老年人，評估員往往很難捕捉到認知功能減退的早期細微跡象，造成MCI和癡呆癥的漏診率高［20］。

2? 智能化認知評估工具

目前研究證明AD依然無法治愈，但早期積極干預能夠減少認知障礙的發生率，延緩AD病程進展，因此針對AD及其他神經退行性疾病引起的癡呆癥患者，早期識別和早期干預認知減退是部署AD診療計劃的關鍵，同理在MCI進展為AD之前，有效識別高危人群，并積極干預，提高老年人的生活質量，緩解照護者經濟和日常生活護理壓力，也成為世界關注的焦點。在“2030健康中國”的計劃中我國也提出了建立和完善AD防治服務網絡的重要目標。數字標志物非常適合用于檢測和跟蹤細微的認知改變，可為醫生提供以患者為中心的臨床信息，方便醫生做出精準診斷［16］。在“數字中國、健康中國”戰略背景下，互聯網技術發展迅速，并深度賦能應用于醫療的各個環節中，在部分城市，老年人認知與心理干預已經進入數字療法時代。我們呼吁方便、高效以及符合我國文化環境的智能化認知評估工具盡快出現并迅速用于社區認知功能篩查中。

2.1? 國外常見智能化認知評估工具

臨床醫生和人工智能的整合模型為醫學發展提供了新思路，目前國外常用智能化認知評估工具有嚴肅游戲、iVitality在線研究平臺、認知篩查和監測的醫療設備（CogState brief battery，CBB）、數字時鐘繪制測試（digital clock drawing，DCTclock）和劍橋神經心理自主檢測（the Cambridge neuropsychological test automated battery，CANTAB）等（表1）。

2.1.1? 嚴肅游戲

嚴肅游戲是一種不以娛樂為目標，而旨在影響與學習相關行為的游戲，可通過增加游戲時間和挑戰難度來提高使用者特定認知功能、社交及行為技能。嚴肅游戲大多結合現代虛擬現實技術，提供一個虛擬現實環境，使用者按照要求執行認知任務，通過提高使用者參與度和訓練其完成游戲的獨立性來延緩認知功能的減退［18，21］。有研究發現嚴肅游戲可以編寫為評估不同認知區域功能的智能化工具，如全景數字游戲，由6個嚴肅游戲組成，可以很好地評估表觀記憶、注意力、語義記憶、工作記憶、過程記憶和學習能力，與紙筆測試相比，嚴肅游戲提供了額外的娛樂性、互動性，增強了可訪問性。有研究表明全景數字游戲具備良好的內部一致性，且與多個經典評估工具之間均具有顯著相關性。

2.1.2? iVitality在線研究平臺

iVitality在線研究平臺是基于智能手機的應用程序，是由網站、智能手機應用程序和可在家自行監控多種指標（如血壓、心率、步數和運動時間等）傳感器組成的評估工具，支持在不需要全面神經心理學檢查的情況下快速了解受試者的認知功能，并能通過長期監測這些指標進一步了解個體早期危險因素（如控制不佳的高血壓、缺乏運動或情緒低落等）與癡呆癥的發病關系和判斷采取干預治療措施效果。iVitality在線研究平臺提供的智能手機輔助認知測試的評估內容與傳統紙筆神經認知測試大致相同，包括：記憶單詞、開拓試驗、斯特魯任務、反應時間測試、字母N-back任務，可用于認知障礙的篩查和輔助臨床診治［22］。研究發現智能手機輔助認知測試的方式可以在人口研究中方便地進行大規模數據收集，尤其還是以無創的方式隨時隨地為受試者提供評估認知功能的服務，且不會產生高昂的費用，受試者依從性高，但應該注意的是目前此智能手機輔助認知測試過程中參與的受試者均有癡呆癥家族史，他們會更關注自己的認知水平，故研究得出較好依從性的結論未必符合大樣本量的社區居民。

2.1.3? CBB

CBB是CogState認知科學公司開發的以“認知圖（Cognigram）”為名稱的一種個體篩查和監測的醫療設備，可以用于評估精神運動功能、注意力、工作記憶和視覺記憶等，能有效區分MCI或癡呆癥與正常衰老的認知減退［23］。在驗證準確度的過程中，研究團隊分別驗證了僅使用CBB評估結果的準確度，以及CBB結合淀粉樣蛋白和Tau PET——精準診斷方法的準確度，結果顯示，結合淀粉樣蛋白和Tau PET均陽性的結果來判斷認知功能時，接受者操作特性曲線下的面積（area under curve，AUC）為0.93，證明此種情況下CBB對于認知減退預測的可靠性極大，可為臨床醫生提供有效的臨床診斷參考。盡管此方法具有高靈敏度、高分辨率，但由于成本高，且操作步驟繁雜，不適合社區層面的認知篩查。在不結合上述生物標志物僅用CBB結果判斷時，CBB診斷準確性雖然有所降低，但AUC仍為0.75，由此可知在基于社區人群的大樣本篩查中，單一的CBB基線評估對識別MCI也具有臨床效用，且由于單一的CBB基線評估還具有快捷、成本低和高效等優勢，更適合社區篩查［24］。應該注意由于CBB對所有類型的的MCI敏感性較低，在社區篩查中會出現較高的假陰性結果，這將耽誤和延遲轉診，影響進一步的檢查與干預［25-27］。

2.1.4? DCTclock

DCTclock是數字版的時鐘繪畫測試，受試者按照要求繪制時鐘時需要調動多種認知功能，包括記憶（工作記憶、視覺記憶、語義記憶）、執行功能、選擇性和持續注意力、視覺空間能力、聽覺理解和運動控制能力等，目前DCTclock能準確記錄這些認知行為特征并進行精確分析，幫助臨床醫生有效區分正常老年人與認知障礙患者［19，28］。研究者構建DCTclock分數模型的AUC為0.89，較簡易精神狀態檢查量表的AUC 0.85更高，這意味著DCTclock在診斷MCI的準確性比簡易精神狀態檢查量表高［19］。DCTclock與社區篩查認知障

礙的評估量表（如蒙特利爾認知量表和重復性神經心理狀態評估工具等）顯著正相關，且具有在更短的時間內可靠地捕獲認知信息的能力［28］。DCTclock具有便捷、準確和高效等優勢，是適合在社區初級保健環境中用以區分正常老年人與認知障礙患者的篩查工具，可為臨床醫生提供有效的臨床信息和診斷參考。

2.1.5? CANTAB

CANTAB是用來識別主觀認知障礙與MCI的工具，內容包括：配對關聯學習、延遲匹配樣本、模式識別記憶和空間跨度，主要用來評估視覺記憶。有研究證明視覺情景記憶的下降為AD進展的最有效預測因素之一［29］。研究人員認為CANTAB評估視覺記憶的功能可用于區分癡呆癥認知連續譜中MCI的不同階段，視覺記憶模塊得分越高的受試者，MCI或癡呆患者認知功能可以得到更好改善。多種模型分析研究證明CANTAB評分是認知狀態變化的良好預測指標，模型的AUC在0.71～0.86間，提示我們CANTAB在認知改變不同階段的預測作用是可靠的，可用于社區認知功能篩查存在認知風險的老年人。該工具在研究過程中納入進展型MCI患者時并未進行進一步區分，導致盡管這部分受試者的認知功能都在逐漸惡化，但他們認知的惡化程度和能力損害方面仍表現出明顯差異，因此本測試工具無法將進展到多功能域MCI的患者與進展到癡呆癥的患者區分開來［30-31］。

2.2? 國內常見智能化認知評估工具

目前常用智能化認知評估工具有香港版警惕和記憶力測試（Hong Kong-vigilance and memory，HK-VMT）、特霍芬自我認知篩查工具（Thoven cognitive self-assessment tool，TCSA）、電子認知屏幕（electronic cognitive screen，EC-Screen）和MCI風險快速篩查工具等（表2）。

2.2.1? HK-VMT

HK-VMT評估內容包括情景記憶、注意力和視覺空間能力。在對年齡、教育、身體健康狀況和計算機經驗的差異進行調整后，二元邏輯回歸顯示HK-VMT評分與MCI診斷之間存在關聯（OR=0.671，P<0.001，95%CI=0.612～0.734）［20］。HK-VMT可根據不同受教育水平建立不同的臨界點，當臨界分值設為21/22時，HK-VMT區分MCI和健康老年人正常老化的靈敏度為86.1%，特異度為75.3%，對于教育年限小于6年的人，得分低于22分，HK-VMT區分MCI和健康老年人正常老化的靈敏度為71.1%，特異度87.3%；對于教育年限為6年及以上的老年人，得分低于25分，HK-VMT區分MCI和健康老年人正常老化的靈敏度為71.4%，特異度為76.5%，所以HK-VMT有助于檢測出早期認知減退的細微表現，也適合于受過教育（教育年限超過6年）的老年人［32］。

2.2.2? TCSA

TCSA也稱為黃金三分鐘認知障礙篩查游戲，是國內首個基于觸摸屏平板電腦的兩步漸進式認知評估工具，可用于檢測中國老年人的認知功能［33］。TCSA對于認知功能的檢測分為兩步：（1）第一步初測區分出健康老年人；（2）認知功能存在異常者進一步完成

認知功能檢測，這樣明顯縮短測試時間，大大提高了篩查效率。TCSA測試內容包括：（1）工作和情景記憶測試，包括視覺、音頻、視聽檢查、情節圖像識別、翻轉卡和記憶加油站；（2）注意力和反應時間測試，包括音樂節拍器和封閉網格；（3）計算力測試；（4）一種名為刮票的語言測試；（5）時間、地點定向力等測試。有研究表明初步測試區分MCI和健康老年人模型的AUC為0.937、靈敏度為85.3%、特異度為85.4%，第二步篩查區分MCI模型的AUC為0.942、靈敏度82.4%、特異度95.1%，也證明TCSA的兩步篩查模型既可在健康人群中進行快速篩查，又可對高危人群進行更準確評估［33］。

2.2.3? EC-Screen

EC-Screen是一種簡短且經過充分驗證的紙筆認知測試升級產品，被認為是檢測MCI和癡呆癥的有效工具。在數字認知測試部分，參與者需要回答3個子測試：（1）評估執行功能和視覺空間能力的時鐘設置測試；（2）評估心理靈活性的故事測試；（3）評估記憶功能的5字延遲識別測試。EC-Screen測試操作簡單，可以自行管理，也可以由其他人員或家庭成員協助管理，管理時間約為5 min，這顯著增加一般社區居民獲得認知篩查的機會［34］。EC-Screen可以為部分主觀認知下降以及癡呆癥家族史陽性人群提供他們是否有必要進一步醫療診治的專業建議，因此EC-Screen已成為在初級衛生保健和社區環境中發現病例的有用工具。值得一提的是EC-Screen還有一個改編版本，開發者嘗試添加帶有文盲測試的管理選項，可以為部分未受教育的高危人群提供服務，但該版本重測信度尚未有系統性評估，還需要在未來進行檢驗［34，35］。

2.2.4? MCI風險快速篩查工具

MCI風險快速篩查工具是2019年由北京老年腦健康促進計劃（the Beijing aging brain rejuvenation initiative，BABRI）全國協作組研發的MCI風險快速篩查方案，因此常常簡稱為BABRI。BABRI測試包括主觀認知評估量表（記憶能力、反應速度、執行能力、視覺空間能力、情緒狀態、語言能力），總體認知狀況快速測評（即時和延時記憶、定向力、計算力）和情景記憶量表［36］。BABRI測試電子評估工具能真正做到受試者自評自測，且平均用時約6 min，適用于在醫院記憶門診或基層社區開展MCI早期篩查工作。Tang等［37］研究報告顯示BABRI測試區分MCI和健康老年模型的AUC為0.732、靈敏度0.731、特異度0.656，證明BABRI是開展MCI早期篩查工作的理想工具。

基于互聯網和移動設備的智能化工具，以其優越的地點和時間上的靈活性，影響了人們的就醫方式，如通過可穿戴醫療設備等工具收集個人健康數據，應用先進的大數據處理技術預測個體的疾病易感性等技術，可實現對個體慢性疾病的早發現，也可早日進行個性化用藥、護理、疾病監測等［38-39］。合適的智能化評估工具融入社區、衛生服務中心，可以建立完備的認知障礙社區醫療服務體系，提升認知障礙確診可能性以及篩查便利度，達到早評估早發現早干預早治療的效果［40］。

3? 小結和展望

癡呆癥帶來的社會經濟負擔越來越重，智能化認知篩查工具這種新穎的將臨床診療和人工智能整合的模型為醫學發展提供了新思路，也可為社區居民提供私密性、時間靈活和獨立性等便捷服務，有望實現基層醫療能力的全面提升。隨著科技的發展，人工智能、虛擬現實、遠程醫療等新技術正逐步應用在醫學診療服務中，不僅可以控制成本、提升效率，還能優化醫療質量，越來越多的患者在日常生活場景中可享受到高效、便捷、舒適的醫療服務。

智能化評估工具應用于社區、衛生服務中心，是幫助建立認知障礙社區醫療服務體系的重要工具，可以達到早評估早發現早干預早治療的效果。在此背景下，醫院作為醫療服務體系的中流砥柱，以患者為中心，嘗試建立一種新的醫療服務模式，即以患者-家庭-社區-衛生服務中心-醫院有效聯動的網絡化、移動化的診療管理，逐步完善在慢性疾病預防與治療方面的資源整合、責任分工和流程規范，這將極大提升就醫效率，讓更多患者受益。

利益沖突? 所有作者聲明無利益沖突

作者貢獻聲明? 李晗：參加論文選題、設計，完成文獻檢索、篩選，起草論文，按照編輯部修改意見進行核修，對擬發表文稿做最后的審閱和定稿；李霞：指導論文選題、設計，對重要學術性內容做出關鍵性修訂，并同意對研究工作各方面的誠信問題負責

參? 考? 文? 獻

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（收稿日期：2023-02-07）