随着老龄化时代的到来，与之相伴的是相关疾病也日益增多，其中阿尔茨海默病（AD）便是一个日益严峻的公共卫生挑战。据中国疾控中心估计，目前我国阿尔茨海默病患者约有1000万，预计到2050年将会超过3000万，将成为全球阿尔茨海默病患者数量最多的国家。但在临床诊断上，仍然缺乏理想的阿尔茨海默病早筛手段。一是基于核磁共振（MRI）与脑脊液CSF联合的“金标准诊断”难以实现大规模检测——脑脊液CSF检测侵入性较高，需要通过腰椎穿刺来提取脑脊液，且费用较高，难以被患者所接受；二是传统的诊断手段，例如各种对认知功能、生活能力、精神状态的经典量表测试等方式准确率有限。因此，便捷、快速以及高性价的无创早筛成为近年来AD检测的新突破点。2023年7月，全球IVD巨头丹纳赫旗下的贝克曼库尔特公司宣布，将与日本医学检测老牌龙头Fujirebio合作，共同开发用于阿尔茨海默病和其他神经退行性疾病的新生物标记物。在此之前，跨国巨头在阿尔兹海默病之上的关键布局，都集中在治疗环节。全球巨头在阿尔兹海默病之上落下的首子，即在早诊早筛场景。丹纳赫与Fujirebio合作最主要的目的是尝试用血液取代脑脊液，来筛查阿尔兹海默病筛查。巨头落子后，阿尔兹海默病早诊早筛的创新迎来了高潮，更多研究走上了高效、便捷甚至无创早筛技术的探索之路。相比之下，菁存智测的入局还要更早一些。自2013年开始，上海大学生物医学工程蒋皆恢教授便专注于脑神经影像处理及分析阿尔茨海默病、帕金森病等认知神经类疾病。2024年，蒋皆恢教授带领团队成立菁存智测，并推出一款便携式AD初筛系统，致力于为阿尔茨海默病高风险人群提供一款简单、快速的无创早期筛查设备。蒋皆恢教授告诉动脉网，团队主要从多模态信息融合技术和AI技术出发，为AD的早期诊断、早期干预提供重要的时间窗口。首先是多模态信息融合，菁存智测团队通过收集受试者的生理和神经心理学指标，快速判断是否患有阿尔茨海默病或轻度认知障碍。其中，生理指标包括面部微表情、步态、脑电心率、眼动等多个参数。此外，早在博士后期间，蒋皆恢教授也和神经心理学领域的专家合作进行了深入研究。蒋皆恢教授表示：“单一模态的数据所能提供的信息有限，无法同时定性与定量反馈用户的情绪状态与相关的生理指标，并且无法做到便携。”而多模态信息融合的优势在于，将不同模态的信息融合，可以提高诊断的准确性和特异性。例如，通过任务态和交互式检测，研究人员可以区分认知障碍是由抑郁还是阿尔茨海默病引起的。值得一提的是，眼动、脑电、面部图像、步态视频等模态数据维度较高，传统的深度学习特征提取方式容易使得模型难以学习到有效信息。因此，在AI算法上，菁存智测团队更是采用迁移学习的方式，对模型进行预训练并微调。具体而言，一是针对眼动、脑电数据，团队使用LSTM、GRU等时间序列模型提取眼动、脑电特征，在合作医院收集的大样本数据集中进行预训练，然后在采集的数据上进行微调。二是针对面部图像数据，团队采用ResNet模型提取面部表情特征，在RAF-DB数据集上进行预训练并微调。三是针对步态视频数据，团队采用GaitPart模型提取步态特征，在OU-MVLP数据集上进行预训练并微调。“从数据采集阶段开始，团队就启动AI技术介入，进行特征提取和融合，为后续分析打下基础。”蒋皆恢教授说道。而AI技术的应用，也帮助团队更快区分情绪和认知状态，识别和分析患者的心理和认知健康。不仅如此，AI技术还能为医生和患者提供临床诊疗建议——AI系统根据得分设定阈值，以评估患者是否具有认知障碍（如阿尔茨海默病）的风险后，形成一个从筛查到诊疗建议的一体化闭环，进一步为临床提供康复建议。而从外观来看，动脉网发现，这款设备小巧轻便，适用于社区医院、养老院及家庭等多种场景。在检测过程中，其无创、无痛的特点也适用于所有年龄段用户，确保用户在检测过程的舒适性和安全性。截至目前，菁存智测团队已完成了超过200例的临床案例研究。从最初由复旦大学华山医院牵头，到迅速吸引了上海市第六人民医院、浦东医院、北京宣武医院等国内知名医疗机构的加入，临床数据量持续攀升。这也为技术的进一步精准化、个性化发展打开了更广阔空间。
蒋皆恢教授告诉动脉网，在三甲医院的严格评估中，AD便携早筛系统与临床诊断的灵敏度高达95%以上，成功达到了临床技术标准。
而在筛查领域，菁存智测团队不仅专注于阿尔茨海默病的早期识别，更将目光投向了认知障碍，特别是情绪类问题如抑郁症的筛查，与此同时，团队也在神经类疾病的筛查上持续发力，致力于构建更为全面、精准的疾病防控体系。
但从商业角度来讲，蒋皆恢教授表示，未来团队将主要研发力量聚焦于阿尔茨海默病和抑郁症两大领域。
近几年，全球阿尔茨海默病例迅速上升。根据世界卫生组织的报告，2022 年全球阿尔茨海默病病例为5,500 万，每年新增近1,000万例。与此同时，抑郁症筛查市场也在快速扩增。Data Bridge Market Research 分析称，2022 年全球抑郁症筛查市场价值为106.2491亿美元，预计到2030 年将达到158.2987亿美元。但目前中国精神科医师不到4万人。这就造成抑郁症诊断和治疗的一个困境：一边是发病人数众多，一边是专业医师严重缺乏。
基于此，菁存智测团队再次融合多模态信息，对生态化的行为（比如步态、姿势、言语）分析，进行抑郁症识别，在医生常规诊断之外提供—些辅助信息，帮助医生进行诊断。
目前，产品已经与华山医院、上海第六人民医院等多家三甲医院开展临床预实验，进入NMPA医疗器械注册证的申请阶段，加快互联网医疗诊疗规范进程。而为了推进产业化进程，菁存智测内部设有专门的工程师团队负责产品取证工作，同时鉴于取证经验的不足，团队还积极寻求与第三方机构的合作，共同进行产品检测和取证。
从商业模式来看，菁存智测的核心商业模式围绕着设备销售展开，但又并未止步于此。
通过将软硬件系统一体化设计，菁存智测不仅提供整机销售，还灵活地将软件服务单独开放，按次收费或提供订阅与更新服务，为用户提供长期的技术支持。此外，考虑到眼动脑电等多模态采集过程中耗材的必要性，菁存智测还创新性地推出了按耗材使用次数收费的模式，进一步丰富了其收入来源。
多方位的商业模式的底层逻辑是更好地抓住客户群体。菁存智测很早就锁定了医院、养老院及社区健康管理中心，特别是针对老年人群体日益增长的健康管理需求。
在销售层面上，尽管产品当前现金流尚未完全打通，但已初步实现多家三甲医院科研样机的入场，为其提供数据采集与分析服务。就在团队接受采访的两周前，苏州两家公司与菁存智测达成软件服务订单并完成打款。未来，菁存智测将继续扩大销售团队，招募专业市场专员，通过线上线下相结合的方式，进一步打开养老院等目标市场。
菁存智测便携式AD筛查产品正在处于市场推广阶段，如果您对该产品感兴趣，欢迎扫描下方二维码与我们取得联系。
