一项新研究显示，数字认知评估能够比传统方法或显著症状出现前提前数年检测到认知障碍的细微早期迹象。这项开创性的研究强调了分析反应时间（或“延迟”）如何为包括阿尔茨海默病和其他形式的痴呆症在内的神经退行性疾病风险提供关键见解。
该叙述性综述与综合研究题为《精准神经认知：利用数字认知评估技术的新兴诊断范式》，由罗文大学新泽西成功老龄化研究所教授David J. Libon博士和北达科他大学医学院与健康科学学院临床精神病学和行为科学教授Rod Swenson博士共同撰写。两位专家均为Linus Health公司的顾问，该公司处于数字脑健康解决方案的前沿。
“延迟”的力量：超越正确答案
该研究的关键发现集中在Linus Health的一款简短的7分钟语音数字认知评估上，这种评估能够捕捉与神经退行性疾病风险相关的量化数据。它不仅关注患者是否正确回答问题，还关注他们回答的速度。
在他们的同行评议文章中，Libon博士和Swenson博士介绍了一系列基于延迟的新数字生物标志物——这些几乎无法察觉的停顿和反应时间出现在回答问题或测试提示时。他们表明，即使答案100%正确，反应时间的微小变化也可以被解释为识别轻度认知障碍（MCI）、阿尔茨海默病和其他形式痴呆症风险的强大生物标志物。
“正如我们的综述所展示的那样，仅仅因为一个人在数字评估中100%正确地回答了一个问题，并不意味着其认知障碍风险为0%，”Libon博士表示，“我们在此处已经证明，正确回应所需的时间，或者调用必要脑区或策略以实现高效正确回应的时间，很可能提供了关于严重认知衰退最终出现概率的丰富信息。”
波士顿过程方法
这一新范式根植于波士顿过程方法（BPA）的原则，这是一种成熟的心理神经评估框架。BPA由Edith Kaplan博士（Libon博士和Swenson博士曾接受她的培训并与其合作数十年）提出，专注于从参与者完成认知任务的过程中推导认知功能洞察，而不仅仅是他们的最终答案。这种理解使Linus Health的数字解决方案能够揭示传统方法可能遗漏的关键见解。
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