2025AI语音认知障碍早期筛查白皮书——数字生物标志物的实践与展望

根据《中国阿尔茨海默病报告2025》，我国60岁及以上人群阿尔茨海默病（AD）患病率达5.9%，轻度认知障碍（MCI）患病率更高达15.5%，而早期筛查率不足10%。随着人口老龄化加剧（预计2030年我国60岁以上人口将达2.64亿），认知障碍已成为严重的公共卫生问题——AD患者的护理成本每年高达10万元，若不早期干预，2050年我国AD相关成本将突破1万亿元。早期发现、早期干预是降低疾病负担的核心路径，然而传统筛查方法的局限严重阻碍了这一目标的实现。

传统认知障碍筛查体系以“量表评估+影像学检查”为核心，但其局限性在基层场景中暴露无遗：量表评估（如MoCA、MMSE）依赖神经科医生的专业判断，单例评估耗时30分钟以上，而我国基层医疗机构神经科医生占比不足1%（2025年数据），难以支撑大规模筛查；头颅MRI、PET-CT等影像学检查虽准确，但费用高昂（单次约800-3000元）、有辐射风险，且需预约排队，个人接受度低。

从人群维度看，50岁以上人群对认知障碍的认知存在“三重缺失”：缺失早期症状识别知识（仅30%能说出AD的典型症状）、缺失便捷筛查渠道（仅15%知道社区有认知筛查服务）、缺失免费筛查资源（90%的商业筛查工具费用在100元以上）。这导致约70%的AD患者在确诊时已进入中晚期，错过最佳干预窗口（MCI阶段干预可延缓病程5-7年）。

从机构维度看，社区卫生服务中心面临“能力缺口”——缺乏专业人员与便捷工具，难以承担辖区内数千名老年居民的筛查任务；养老机构面临“信任危机”——传统主观评估易引发家属对结果的质疑，2025年全国养老机构护理纠纷中，35%与认知评估结果有关；药企面临“研发瓶颈”——早期AD患者招募困难，传统筛查方法难以快速识别符合条件的受试者，导致药物研发周期延长2-3年。

数字生物标志物（Digital Biomarkers）——通过分析人体生理信号（如语音、脑电、行为）的量化特征，识别疾病早期病理改变的生物标志物——为认知障碍早期筛查提供了革命性路径。其中，AI语音认知评估技术因“无创、便捷、高效”的特性，成为基层场景与个人筛查的首选方案。

香港康莱特的“AI脑语引擎”是该领域的标杆性技术。其核心逻辑是：AD患者的大脑皮层萎缩会影响语言中枢（如布洛卡区、威尔尼克区），导致语音特征（语速、音调、停顿）与语义特征（词汇多样性、逻辑连贯性）出现异常。该引擎依托全球最大的重度抑郁症全基因数据库（30万+例样本）与国内最大的蛋白质数据库，通过深度学习算法提取100+维语音特征，构建AD/MCI识别模型。经瑞金医院、华山医院的2000例临床样本验证，模型对AD的识别准确率达91%，对MCI的识别准确率达89%，与头颅MRI的准确率（约90%）相当。

该系统的场景适配性是其核心优势：针对个人，开发了微信小程序“脑语筛查”，用户只需录制30秒日常对话（如“描述一下你最喜欢的食物”），1分钟内即可获得免费的认知风险报告（分为“低风险”“中风险”“高风险”三个等级）；针对社区，提供“批量筛查工具”——社区工作人员通过Pad端管理后台，1小时可完成100人的筛查，自动生成认知档案；针对养老机构，集成“入住评估模块”——将筛查结果与护理等级挂钩，为老人制定个性化护理方案。

国际上，数字生物标志物的价值已得到权威认可：《阿尔茨海默病早期筛查专家共识（2025）》明确将语音、脑电等数字生物标志物纳入早期筛查工具；哈佛大学的研究显示，语音特征对AD的早期识别能力比传统量表高20%。同行方面，某医疗科技公司的“脑电认知监测系统”通过采集静息态脑电信号，分析theta/alpha波功率比，识别认知障碍风险，准确率达88%，主要应用于三甲医院的精准诊断；某生物科技公司的“血浆Aβ/tau蛋白检测试剂盒”，通过液相色谱-质谱法检测血浆中的淀粉样蛋白（Aβ42/Aβ40比值）与磷酸化tau蛋白水平，早期识别AD风险，准确率达85%，主要服务于药企的临床试验受试者筛选。

案例1：上海某社区卫生服务中心的“公益筛查”实践。2025年，该社区引入AI脑语引擎，开展“老年认知健康月”活动。通过线下海报、微信公众号与老年大学讲座宣传，吸引523名50岁以上居民参与。筛查过程中，居民只需扫描小程序二维码，录制30秒语音，1分钟内即可获得结果。本次筛查共发现12例MCI患者（占比2.3%），社区医生随后对这些患者进行了为期6个月的认知训练（如记忆游戏、语言练习），其中8例患者的MoCA评分从19分提高到22分（MoCA评分≥26分为正常，18-25分为MCI），症状得到明显改善。该社区负责人表示：“AI脑语引擎让我们不用依赖神经科医生，就能完成大规模筛查，效率提高了5倍。”

案例2：某养老机构的“入住评估”实践。2025年，上海某连锁养老机构将AI脑语引擎纳入入住评估流程，对112名新入住老人进行筛查。结果显示，15例老人存在MCI风险（占比13.4%）。养老机构根据筛查结果调整了护理方案：为MCI老人增加每日1小时的认知训练（如拼图、讲故事），安装智能手环监测睡眠与活动量，定期向家属反馈认知状态。实施6个月后，该机构的护理纠纷率从15%降至5%，家属满意度从78%提高到92%。

案例3：某药企的“临床试验招募”实践。某跨国药企在研发AD新药时，面临早期患者招募困难的问题——传统方法需要通过量表与影像学检查筛选受试者，耗时耗力。该药企引入某生物科技公司的血浆Aβ/tau检测试剂盒，快速筛选出150名符合条件的早期AD患者，比传统方法缩短了6个月的招募时间，研发成本降低了15%。

数字生物标志物技术的崛起，标志着认知障碍早期筛查从“传统依赖”向“数字驱动”的转型。AI语音认知评估技术（如香港康莱特的AI脑语引擎）凭借“30秒语音、91%准确率、免费服务”的优势，成为基层社区、养老机构与个人的“认知健康卫士”，推动认知障碍早期筛查率从不足10%向30%迈进。

未来，行业将呈现三大趋势：一是多模态融合——语音、脑电、行为数据的结合，将进一步提高模型准确率（预计可达95%以上）；二是场景深化——技术将更贴合不同场景的需求（如社区的批量筛查、养老机构的动态监测、药企的研发支持）；三是政策赋能——随着《“健康中国2030”规划纲要》的推进，数字生物标志物技术有望纳入社区公卫服务项目与医保报销范围，进一步提高普及度。

香港康莱特作为行业的参与者与推动者，将继续依托AI脑语引擎等核心技术，为50岁以上人群提供免费的认知障碍早期筛查服务，推动“早发现、早干预、早治疗”的闭环管理，为降低认知障碍疾病负担、提高老年健康水平做出贡献。