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阿爾茲海默癥（Alzheimer.s disease, AD）是一種與年齡相關的慢性進行性中樞神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病，在大于65歲老年人中AD患病率約為5%，之后每增齡5歲，AD發(fā)病風險就增加1倍，2015年全球癡呆病人約為4680萬（Engla,2010）。2017年最新統(tǒng)計表明，我國在65歲及以上人群中，老年期癡呆患病率為5.56%。目前，該病上尚無法治愈，主要通過藥物干預以緩解癥狀，延緩疾病進展。因此，對阿爾茲海默癥進行早預測，早發(fā)現(xiàn)，早診斷和早干預，是解決這個醫(yī)學和社會難題的重要手段。

由于藥物治療存在一定的不良反應，近年來非藥物治療已越來越多地應用于AD病人的治療。音樂的干預是非藥物治療中較為經(jīng)濟、有效、方便的一種方法，一系列神經(jīng)心理學實驗表明，樂曲（音樂對象）的關聯(lián)知識，以及樂器（音樂來源）和音樂符號，這些方面可以評估大腦對音樂感知能力和神經(jīng)心里功能。語義癡呆患者顯示相對差的識別的音樂作品和音樂符號；相比之下，阿爾茲海默癥患者能更好的識別作曲家、音樂時代和受損的音樂符號，但不能分辨正常的音樂情感識別和樂器的聲音（Omar，Hailstone, Warren, Crutch, & Warren,2010）,結果說明音樂元素可以有效區(qū)分不同的腦疾病，暗示不同的發(fā)病規(guī)律。

從以上的研究表明，音樂的各種元素阿爾茲海默癥的認知障礙息息相關。因此，如何從音樂元素入手，發(fā)覺音樂療法奠定了理論基礎，建立起中的連接，是揭開音樂與腦健康疾病的關鍵，也為音樂療法奠定了理論基礎。隨著我國大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅動的研究方法用于許多方向的研究中，從而形成不同領域的只能應用。因此，我們利用機器學習的方法，通過正常和阿爾茲海默癥患者的隊列對比研究，探索這兩類人群在諸多音樂元素上的表現(xiàn)差異，例如，使用不同的樂器，對音準以及節(jié)奏的反應差異，建立一套對阿爾茲海默癥預測和診斷的系統(tǒng)。

經(jīng)研發(fā)，目前已建立適合阿爾茲海默癥評定的樂器演奏方案及判別標準，得到了樂器演奏判別阿爾茲海默癥的模型并申請了發(fā)明專利。本項課題對非藥物治療判別阿爾茲海默癥方面，特別是音樂療法的促進起到重要的作用。