核心要点
- 研究人员使用插入式GPS设备跟踪了298名老年驾驶员，记录了长达40个月的每次行程。
- 轻度认知障碍驾驶员逐渐减少驾驶频率，夜间出行减少，访问的独特地点也减少。
- 四个简单的驾驶指标以约82%的准确率区分轻度认知障碍与正常认知。
- 连续驾驶数据不会取代医生，但可以为家庭提供早期客观线索，表明老年驾驶员需要支持。
每天无数人驾车安全抵达目的地，但哪怕是最轻微的失误或无意识的动作，都可能让平凡的一天变成紧急事件。老年人尤其容易发生此类事故，但很少有人愿意轻易放弃车钥匙。通常需要与亲人和医疗专业人员进行多次交谈。
如今，研究表明，插入汽车仪表板的小型GPS设备可能在年度体检发现问题之前，检测到早期的认知衰退。
科学家们跟踪了298名老年驾驶员超过三年，记录了每一次转弯、速度变化和行程。轻度认知障碍者驾驶频率降低，避免夜间出行，并逐渐缩小活动范围。这些模式以82%的准确率将他们与认知健康的驾驶员区分开来。
华盛顿大学医学院（Washington University School of Medicine）的研究人员在发表于《神经病学》（Neurology）杂志的一项研究中写道：“驾驶整合了多种认知、感觉和运动系统，可能作为老龄化过程中功能衰退的现实世界指标。”
医生每年只能见到患者20分钟，而GPS设备则每天监控每一次驾驶。根据这项研究，日常驾驶模式识别认知障碍的准确率几乎与结合人口统计学、遗传风险因素和正式神经心理学测试相当。
GPS追踪揭示老年驾驶员认知衰退预警信号
研究人员招募了298名社区居住的老年人（older adults），并在他们的车辆中安装了商用GPS数据记录器。这些设备是现成的单元，插入汽车的诊断端口。
数据记录器记录了人们何时驾驶、去哪里、行驶速度以及是否急刹车。软件计算了诸如“熵”（entropy）等指标，用于衡量某人驾驶目的地的可预测性，以及“回转半径”（radius of gyration），用于追踪人们离家的距离。
每年，参与者都会前往诊所进行认知评估。在298名驾驶员中，56名在基线时已有轻度认知障碍（MCI）。其余242名在整个研究期间保持正常认知。任何在研究期间从正常认知转变为轻度认知障碍的人都被排除在分析之外，以保持比较组的清晰。
研究人员比较了这两个群体在40个月内驾驶行为的变化，同时控制了年龄、性别、种族、教育水平和APOE e4基因变异（该基因变异增加阿尔茨海默病风险）等因素。
驾驶习惯中显现的微妙变化
研究人员没有追踪事故，而是专注于日常驾驶习惯的逐渐变化。
随着时间推移，两组的月度行程次数都下降——这是正常衰老现象。但轻度认知障碍驾驶员在行程类型上表现出不同模式。认知正常者在基线时进行更多中距离行程（5至10英里）。随着时间推移，轻度认知障碍驾驶员在10英里以上长途行程上的下降更为急剧。
夜间驾驶讲述了一个更清晰的故事。两组在基线时差异不大，但随着月份推移，轻度认知障碍驾驶员的夜间行程减少更为陡峭。白天驾驶在研究期间两组都有所下降。
然后是“活动范围缩小”现象。轻度认知障碍驾驶员的最高驾驶距离和回转半径起始值更高，覆盖范围比认知正常的同龄人更广。但这些数字下降更快。他们的“随机熵”（random entropy）——即目的地的多样性——也下降更显著，表明他们访问的独特地点减少，并陷入更僵化的日常习惯。
超速模式也有所不同。轻度认知障碍驾驶员在基线时超速事件较少，且这种行为随时间保持相对稳定。相比之下，认知正常的驾驶员起始超速事件更多，但下降更为陡峭。研究人员将轻度认知障碍组在基线时的谨慎解释为可能早期意识到能力下降。
驾驶数据优于传统生物标志物
当研究人员测试仅凭驾驶数据是否能识别谁患有轻度认知障碍时，他们得到了值得注意的结果。四个关键指标——5至10英里行程、超速事件、最大行驶距离（maximum distance traveled）和随机熵——在区分轻度认知障碍与正常认知时达到了82%的准确率。
添加人口统计信息、APOE e4状态和认知测试分数将准确率提高到87%。但当排除驾驶信息时，仅驾驶数据的表现优于人口统计、遗传学和认知分数的综合。这些传统标志物仅达到73%的准确率。
MRI扫描、PET成像和脑脊液测试可以检测大脑变化，但它们昂贵、繁琐，通常在脑损伤已经发生后才进行。而插入式GPS设备（GPS device）相对便宜，并在后台静默工作。
家庭应了解的信息
约22%的老年人患有轻度认知障碍，约10%患有痴呆症（dementia）。如果这些比率适用于驾驶员，意味着近三分之一的老年驾驶员存在某种程度的认知缺陷。许多人尚未意识到这一点。
当前的筛查只能捕捉到一小部分高风险驾驶员，通常是在发生令人担忧的事故、记忆 lapses 或家庭报告之后。到那时，损害已经造成。
持续监测可能会改变这一状况。家庭和医生不必等待年度体检或危险事件，而是可以追踪驾驶行为的逐渐变化并及早干预。这可能意味着认知康复、药物调整，或在事故迫使其改变之前，有计划地过渡到替代交通工具。
研究人员承认，该样本主要是白人且受教育程度高，这限制了这些发现对其他人群的适用性。该技术也无法捕捉训练有素的评估者在道路测试中注意到的驾驶表现的定性方面，如车道保持或危险识别。
还有一个棘手的问题：当你的汽车报告你正在衰退时会发生什么？谁会获得这些信息？保险公司？车管所（DMV）？雇主？
但对于已经担心老年驾驶员（older driver）的家庭来说，该技术提供了具体的东西：客观数据，可以在悲剧发生前启动艰难的对话。
研究局限性
该研究包括主要为白人且受教育程度高的样本，可能无法代表更广泛的老年驾驶员群体。在排除没有12个月完整驾驶数据的参与者后，轻度认知障碍组相对较小（56名参与者），这可能限制了研究结果的普遍适用性。驾驶行为可能受到未测量因素的影响，如护理人员建议、地理位置、车辆特性和社会支持，这些因素未被控制。参与者病史或其他潜在相关协变量（如视力障碍、运动症状、睡眠障碍或药物使用）的数据未被包括，尽管这些因素已知会影响驾驶行为。尽管驾驶模式被持续监测，但临床诊断仅在年度就诊时进行，因此该间隔内的认知转变无法实时捕捉。轻度认知障碍组未提供PET淀粉样蛋白和tau生物标志物数据，这些数据本可用于根据病理状态进行分层，并建立数字驾驶指标与生物疾病标志物之间的直接相关性。该研究使用了描述性LOESS平滑曲线和曲线下面积值，这些反映的是样本内区分而非外部验证的预测性能，应相应解释。
资金与披露
本工作由美国国立卫生研究院/国家衰老研究所（National Institute of Health/National Institute on Aging）资助，项目编号R01AG068183、R01AG056466和R01AG067428，授予G.M. Babulal。D.B. Carr担任交通伤害研究基金会（Traffic Injury Research Foundation）、Medscape和UpToDate的顾问，并从 Hoffmann La Roche（Autonomy）、Eisai（Clarity/Ahead）和Biogen（Engage/Embark）获得制药行业支持。其他所有作者均无相关披露。
出版详情
作者： Ling Chen、David B. Carr、Ramkrishna K. Singh、Semere Bekena、Yiqi Zhu、Kaylin Taylor、Jean-Francois Trani 和 Ganesh M. Babulal
单位： 华盛顿大学医学院（Washington University School of Medicine，圣路易斯，密苏里州）生物统计学系、医学系、神经病学系和布朗社会工作学院
期刊： 《神经病学》（Neurology），第105卷，第12期，2025年12月23日 DOI： 10.1212/WNL.0000000000214440 研究设计： 华盛顿大学驾驶真实世界车内评估系统（DRIVES Project）项目中社区居住老年驾驶员的前瞻性观察队列研究
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