新研究显示，心电图（ECG）测试可能通过人工智能模型检测人体早衰和认知衰退现象。该发现将于洛杉矶召开的美国卒中协会国际卒中会议上发布，目前尚未在同行评审期刊发表。
研究人员指出，ECG年龄加速者群体的认知测试得分显著低于正常衰老群体。研究负责人Bernard Ofosuhene表示："与实际年龄不同，ECG年龄反映心脏及全身组织的功能状态，可作为衰老和健康状况的指标。"该研究者系马萨诸塞大学医学院临床研究协调员。
ECG通过捕捉心脏电活动信号生成波形图谱，研究团队据此开发出预测生物年龄的AI模型。这种生物年龄反映细胞和组织的退化程度。此前研究已证实ECG年龄可预测心脏病和死亡风险，但其与认知障碍的关系尚不明确。
通过对英国生物银行63,800名40-69岁参与者（2006-2010年招募）的ECG数据和认知测试分析，研究发现：加速衰老组认知表现显著下降（24,671人），正常衰老组（15,563人）表现居中，减缓衰老组（23,566人）表现最佳。ECG年龄低于实际年龄者在8项认知测试中6项优于同龄人，而ECG年龄偏高者在6项测试中得分更低。
研究团队建议医护人员应重视ECG数据在认知诊断中的价值。Ofosuhene强调："通过ECG数据可及早发现认知衰退风险，实现早期干预。"未来研究将探讨性别差异，并验证亚裔等更多族裔群体的适用性。
伊利诺伊大学神经学教授Fernando D. Testai指出，该研究验证了"心脑健康强关联"的科学假设。他认为ECG结合AI的评估方式相比传统认知测试更具客观性和便捷性，尤其适用于医疗资源匮乏地区。不过Testai也提出关键问题："ECG数据能否预测未来认知衰退？这将是验证其临床价值的重要方向。"
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