近日，麻省总医院及布里根妇女医院的研究团队取得了一项突破性进展，他们成功开发了一款基于人工智能（AI）的创新工具，能够在患者出现明显症状之前数年预测其大脑退化风险。这一研究成果发表在《阿尔茨海默病杂志》上，为早期干预和治疗提供了新的可能性。该AI工具通过分析睡眠期间的脑电图（EEG）数据，捕捉大脑活动的微妙变化，从而实现精准预测。
研究团队对281名65岁以上且认知功能正常的女性进行了为期五年的追踪研究。在第二轮评估中，96名参与者出现了认知障碍。研究人员通过提取EEG数据中的脑电波模式，利用AI技术检测深度睡眠期间伽马波频率的微小变化。结果显示，该AI工具成功识别出85%最终经历认知退化的个体，整体预测准确率高达77%。这一发现为早期干预提供了宝贵的时间窗口。
研究首席作者哈哈耶赫博士表示：“这项技术可能彻底改变我们预防痴呆症的方式。”他进一步解释道：“通过结合先进的AI技术、信息理论工具和复杂的分析方法，我们能够在症状出现前的几年内，捕捉到睡眠中脑波模式的细微变化。这为早期干预提供了前所未有的机会。”
根据世界卫生组织（WHO）的数据，全球约有5500万人受到痴呆症的影响。多项研究表明，在认知障碍出现之前，患者的行为和生理功能可能已经发生改变。因此，识别这些早期信号对于实施有效干预至关重要。通过这一AI工具的早期检测系统，高风险人群可以在认知障碍出现之前，采取积极的生活方式调整，如加强锻炼、保持心理活跃以及维持均衡饮食等，从而延缓或预防痴呆症的发生。
尽管这一研究取得了显著成果，但研究人员也强调，未来需要更大规模且多样化的人群研究来验证和拓展这一发现。这将有助于进一步提高预测的准确性，并为不同人群提供更个性化的干预方案。