近日，麻省總醫院及布里根婦女醫院的研究團隊取得了一項突破性進展，他們成功開發了一款基於人工智能（AI）的創新工具，能夠在患者出現明顯症狀之前數年預測其大腦退化風險。這一研究成果發表在《阿爾茨海默病雜誌》上，為早期干預和治療提供了新的可能性。該AI工具通過分析睡眠期間的腦電圖（EEG）數據，捕捉大腦活動的微妙變化，從而實現精準預測。
研究團隊對281名65歲以上且認知功能正常的女性進行了為期五年的追踪研究。在第二輪評估中，96名參與者出現了認知障礙。研究人員通過提取EEG數據中的腦電波模式，利用AI技術檢測深度睡眠期間伽馬波頻率的微小變化。結果顯示，該AI工具成功識別出85%最終經歷認知退化的個體，整體預測準確率高達77%。這一發現為早期干預提供了寶貴的時間窗口。
研究首席作者哈哈耶赫博士表示：“這項技術可能徹底改變我們預防癡呆症的方式。”他進一步解釋道：“通過結合先進的AI技術、信息理論工具和復雜的分析方法，我們能夠在症狀出現前的幾年內，捕捉到睡眠中腦波模式的細微變化。這為早期干預提供了前所未有的機會。”
根據世界衛生組織（WHO）的數據，全球約有5500萬人受到癡呆症的影響。多項研究表明，在認知障礙出現之前，患者的行為和生理功能可能已經發生改變。因此，識別這些早期信號對於實施有效干預至關重要。通過這一AI工具的早期檢測系統，高風險人群可以在認知障礙出現之前，採取積極的生活方式調整，如加強鍛煉、保持心理活躍以及維持均衡飲食等，從而延緩或預防癡呆症的發生。
儘管這一研究取得了顯著成果，但研究人員也強調，未來需要更大規模且多樣化的人群研究來驗證和拓展這一發現。這將有助於進一步提高預測的準確性，並為不同人群提供更個性化的干預方案。