人工智能（AI）有望对几乎所有行业产生重大影响，包括医疗保健。一项新的研究表明，机器学习模型可以更快、更经济地识别处于更年期过渡期间女性的严重主观认知衰退，这为更好地管理认知健康打开了大门。
研究结果发表在《更年期》杂志上的文章“使用机器学习模型识别更年期过渡期间护士的严重主观认知衰退及相关因素：一项初步研究”。
主观认知衰退是指个人感知到的记忆或其他认知功能下降。认知衰退是更年期过渡期间较为常见的症状之一，尤其令人担忧的是，它不仅影响女性的生活质量，还可能预示着更高的严重神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）风险。
先前的研究表明，认知衰退的风险因素包括衰老、高血压、肥胖和抑郁等。一个挑战是，目前大多数针对认知健康的模型都集中在无法治愈的痴呆症上，这种疾病提供的临床干预机会有限。虽然主观认知衰退并不总是预示长期的认知变化或痴呆症，但预测认知衰退及其相关因素的模型可以允许早期干预，以保护认知健康。
现有的认知表现测试主要基于各种实验室指标，如血糖、血脂和脑部影像。这些模型的复杂性和高昂成本通常使它们难以在临床环境中实施。相比之下，基于问卷的模型提供了一种更简单且更具成本效益的替代方案。这些模型依赖于多个独立变量，包括社会人口学、工作相关、月经相关、生活方式相关和心理健康相关的因素。
近年来，机器学习在认知健康领域展示了巨大的潜力。通过从大型数据集中挖掘模式和趋势，它可以构建准确可靠的模型，并自动化处理复杂的变量关系。
在这项最新的研究中，涉及1200多名处于更年期过渡期间的女性，研究人员开发并验证了一个用于识别经历严重主观认知衰退的女性及其相关因素的机器学习模型。
这些发现为旨在保护处于更年期过渡期间女性认知健康的干预措施提供了新的指导。需要进一步的研究来验证这些结果并确定其他潜在的影响因素。
北美洲更年期学会医学主任斯蒂芬妮·福布森博士表示：“这项研究表明，机器学习可以用来识别处于更年期过渡期间经历严重主观认知衰退的女性及其潜在相关因素。早期识别高危人群可能允许有针对性的干预措施来保护认知健康。”
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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