人工智能（AI）可能能够更快、更经济地识别更年期女性在记忆或认知方面的问题。研究人员在1月14日发表于《更年期》杂志的新研究中报告称，AI有效地识别了患有严重主观认知下降（SCD）的女性，即自我感知的困惑或记忆问题。
使用AI帮助更年期女性可以为她们的大脑健康管理打开新的大门，研究人员表示。“更年期过渡阶段是严重SCD的重要因素”，由山东大学护理与康复学院教授李平领导的研究团队写道，“处于这一过渡不同阶段的女性面临不同程度的认知下降风险，这可能是由于激素波动、情绪变化和生理改变所致。”
根据美国疾病控制与预防中心（CDC）的数据，SCD可能是阿尔茨海默病或痴呆症最早出现的显著症状之一。大约九分之一的美国成年人患有SCD，主要是中年人和老年人。
为了进行这项研究，研究人员招募了来自中国山东省16家医院的近1300名更年期护士。她们的主观认知下降通过一个9项问卷进行测量。研究团队训练了一个AI程序，通过比较问卷结果与其他数据来识别SCD，这些数据包括四分之三护士的健康状况、工作生活、月经和更年期症状、心理健康以及生活方式因素如睡眠和锻炼。
然后，他们用剩余四分之一的护士的数据测试了该AI程序，以查看其能否准确检测SCD。结果显示，AI“具有强大的能力，可以有效识别严重SCD患者”。
该模型还揭示了一些更可能影响女性SCD风险的具体因素。“结果显示，更年期症状、更年期过渡阶段、社会经济地位、睡眠满意度和积极情绪是影响严重SCD的最重要因素”，研究人员写道。
总体而言，更年期症状对大脑功能的影响最大。“在早期阶段，轻微的更年期症状可能与认知无关，但随着症状变得更加剧烈——特别是频繁或严重的潮热、情绪波动和睡眠障碍——认知下降的风险明显增加”，研究人员写道。
另一方面，拥有更多积极情绪的女性认知下降较少，这可能通过减轻压力并帮助大脑保持灵活性来实现。
研究人员表示，需要进一步的研究来验证AI的有效性，并确定其他可能纳入其分析的因素。
“这项研究强调了如何利用机器学习来识别更年期过渡期间经历严重主观认知下降的女性及其潜在相关因素”，北美更年期学会医学主任斯蒂芬妮·福比恩博士在新闻发布会上说。“早期识别高危人群可以为保护认知健康提供有针对性的干预措施”，福比恩总结道。“未来涉及客观认知测量和纵向随访的研究对于更好地理解这些关联至关重要”。
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