突破性AI系统在睡眠中检测早期记忆丧失迹象Breakthrough AI system detects early signs of memory loss during sleep

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.aol.com美国 - 英文2025-05-19 02:00:00 - 阅读时长5分钟 - 2088字
研究人员开发了一种新的AI工具,可以通过分析睡眠期间的大脑电波来预测未来几年内可能出现的记忆问题。这项技术可能为阿尔茨海默病等疾病的早期干预提供宝贵的时间。
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突破性AI系统在睡眠中检测早期记忆丧失迹象

一种新的人工智能工具可以在睡眠期间读取大脑电波,从而预测未来几年内可能出现的记忆问题。这些电波被称为脑电波,通过放置在头皮上的传感器记录下来。这项研究的结果发表在一份顶级期刊上,显示该AI可以识别出早期的记忆丧失迹象——在症状出现之前数年。

这项进展可能成为对抗阿尔茨海默病等疾病的重要突破。早期检测可以为医生和患者争取宝贵的时间。通过适当的生活方式改变和医疗护理,可能减缓甚至阻止进一步的衰退。

微小的波浪,巨大的线索

这项研究的数据来自65岁以上的女性。这些女性参与了早期的一项睡眠和健康研究,并在当时具有正常的认知能力。作为那项研究的一部分,她们在一个晚上连接了EEG机器,记录了她们在睡眠期间的大脑活动。她们还完成了一系列的心理测试。

五年后,她们再次进行了同样的心理测试。到那时,281名女性中有96人出现了明显的记忆和思维问题,即认知障碍。

研究人员使用了包括AI和信息理论技术在内的高级工具,回溯研究了最初的睡眠会话中的脑电波数据。他们发现,后来出现记忆问题的女性在脑电波中存在细微差异——尤其是在深度睡眠期间活跃的伽马波。

“大脑在任何症状出现之前就留下了微小的麻烦迹象,”帮助领导这项研究的科学家Shahab Haghayegh说。“通过高级分析和AI,我们可以在一个晚上的EEG记录中找到这些信号。”

该AI工具正确预测了约85%的病例,总体准确率为77%。对于在任何疾病迹象出现之前进行的测试来说,这是一个非常强的结果。

为什么早期检测很重要

记忆问题通常不会一夜之间开始。大多数情况下,大脑的变化早在你注意到任何问题之前就已经开始了。医生称之为认知衰退的“临床前阶段”。这是治疗最有可能产生重大影响的时候。

目前,针对阿尔茨海默病等疾病的治疗方法在早期阶段效果最好。但如果你等到症状出现,许多治疗选择可能已经来不及了。因此,及早发现警告信号非常重要。

图示展示了如何通过AI分析睡眠EEG信号和脑电波模式来预测未来的认知衰退风险。(来源:Shahab Haghayegh等人)

“新批准的FDA用于阿尔茨海默病的治疗方法在痴呆症的早期阶段有效,但在更晚期阶段则无效,”该研究的另一位主要研究员Kun Hu博士说。“在某人出现认知衰退迹象之前进行的干预可能会更有效。”

这种测试可以给人们更多的时间采取行动。他们可能会调整饮食、增加运动或改善睡眠习惯——这些生活方式的改变与更好的大脑健康有关。医生也可以更早地开始治疗,有更大的成功机会。

简单的测试,巨大的潜力

这一发现之所以令人兴奋,是因为它来自于一个非常简单的测试。EEG是无痛、安全的,并且已经在世界各地的医院中使用。研究人员相信这种脑扫描可以成为常规健康检查的一部分,特别是对老年人。

这项测试仅使用了一个晚上的睡眠数据,但研究团队表示,未来的研究可能会做得更多。“多个晚上的EEG数据可能会对未来认知障碍的预测更加准确,”Hu说。

就像照片一样,一张快照只显示一个瞬间。但一整本相册则能讲述一个更清晰的故事。

研究人员希望在未来,人们可以在家中佩戴特殊的EEG头带,在睡眠时悄悄收集脑电波数据,而无需去医院。这将使早期测试变得更加容易和经济实惠。

展望未来

这项研究还开启了另一个大胆的想法:如果我们能在记忆问题开始之前改变这些脑电波模式会怎么样?

Haghayegh和Hu正在计划一项临床试验来测试这一点。他们想看看在睡眠期间给予大脑一个小的电脉冲是否可以调整AI工具识别出的波形模式。如果成功,这可能会减缓甚至防止认知衰退。

图表显示了不同睡眠阶段的脑电波频率在后来发展成认知衰退的人群中的变化。(来源:Shahab Haghayegh等人)

“我们不仅仅是在看预测,”Haghayegh说。“我们在问是否可以改变未来。”

尽管如此,目前的研究结果仍有一些限制。这项研究只关注了老年女性,并且只使用了一个晚上的EEG数据。研究人员表示,现在需要在更多样化的群体中测试他们的工具,包括男性和年轻人,以确认结果。

他们还想看看其他出现记忆问题的人是否也会出现类似的伽马波活动变化。这将有助于证明他们发现的脑电波信号确实与未来的认知衰退相关。

但即使只有这些初步结果,这项研究也标志着一个重大的进步。

“这项研究特别重要的是,我们可以使用一个简单的夜间EEG记录来识别那些处于风险中的人,”Haghayegh说。“这可能会彻底改变我们预防痴呆症的方式。”

结合频谱和多变量EEG特征可以实现从睡眠数据中预测未来神经退行性变的最高准确性。(来源:Shahab Haghayegh等人)

一种新的观察大脑的方法

科学界长期以来一直在寻找更好地理解大脑衰老的方法。MRI扫描可以在损伤发生后显示出来。血液测试可以提供关于疾病标志物的线索。但直到现在,很少有工具能够在大脑仍然看似健康的情况下发现早期的衰退迹象。

这种基于AI的EEG工具可能是答案。它让医生能够实时看到大脑的功能——并且是在自然的睡眠状态下。

它是非侵入性的。它易于使用。而且它可能会给人们提前保持大脑敏锐所需的时间。


(全文结束)

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