根据2025年11月26日发表在《神经病学》杂志上的一项研究，车内驾驶数据可能成为识别认知衰退风险人群的新方法。
"早期识别有事故风险的老年驾驶员是公共卫生的优先事项，但识别不安全驾驶者既具挑战性又耗时，"圣路易斯密苏里州华盛顿大学医学院的研究作者加内什·M·巴布拉尔（Ganesh M. Babulal）博士说道。
"我们发现，使用GPS数据追踪装置，能比仅依靠年龄、认知测试分数和阿尔茨海默病相关遗传风险因素更准确地判断谁已出现认知问题。"
该研究纳入56名轻度认知障碍者（阿尔茨海默病的前兆）和242名认知健康人士，平均年龄75岁。所有参与者在研究初期每周至少驾驶一次，并同意接受思维技能测试及在车辆安装数据追踪装置。研究团队对其进行了三年多的追踪。
尽管两组在研究初期的驾驶模式相似，但随着时间推移，轻度认知障碍的老年驾驶者在每月驾驶次数、夜间驾驶频率以及驾驶路线变化程度上的减少更为显著。
研究人员利用中等行程距离、最大行程距离、超速频率及路线变化程度等驾驶指标，以82%的准确率预测轻度认知障碍。当额外纳入年龄、人口统计学特征、认知测试分数及阿尔茨海默病相关基因因素后，准确率提升至87%。相比之下，仅使用上述非驾驶因素时的准确率为76%。
"观察日常驾驶行为是一种低负担且不引人注意的认知功能监测方式，"巴布拉尔表示，"这有助于在驾驶员发生碰撞或险些碰撞前进行早期风险识别和干预，而当前通常仅在事故发生后才采取行动。当然，我们还需尊重个人自主权、隐私保护及知情决策权，并确保符合伦理标准。"
该研究的局限性在于，多数参与者为受过高等教育的白人群体，因此结果可能无法推广至更广泛人群。
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