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摘要：研究人员开发了一种基于人工智能的方法，使用脑电图扫描来估计大脑年龄，这可能有助于早期发现神经系统疾病。与传统的基于 MRI 的方法相比，该技术可以实现更便宜、侵入性更小的评估。

人工智能通过评估脑电图来识别潜在的过早衰老，从而提供主动的方法来管理与痴呆和帕金森氏症等年龄相关疾病相关的风险。

主要事实：

1. 脑电图的创新使用：人工智能技术使用脑电图来估计个人大脑的年龄，脑电图是一种比 MRI 更容易获得且成本更低的方法。
2. 早期检测和管理：通过检测过早衰老，该技术可以帮助早期干预轻度认知障碍和帕金森病等疾病。
3. 广泛应用：该技术的经济性和效率使其适合定期公共卫生筛查以及监测医疗和生活方式干预措施的有效性。

资料来源：德雷塞尔大学

随着人们年龄的增长，他们的大脑也会衰老。但如果大脑过早老化，就有可能患上与年龄相关的疾病，例如轻度认知障碍、痴呆症或帕金森病。如果“大脑年龄”可以很容易地计算出来，那么就可以在严重的健康问题发生之前解决大脑过早老化的问题。

德雷塞尔大学创造力研究实验室的研究人员开发了一种人工智能技术，可以根据脑电图（EEG）大脑扫描有效地估计个人的大脑年龄。该技术可以帮助人们更容易地进行退行性脑部疾病的早期、定期筛查。     

由德雷克塞尔艺术与科学学院教授兼创造力研究实验室主任约翰·库尼奥斯博士领导的研究小组使用一种称为机器学习的人工智能来估计一个人的大脑年龄，类似于人们根据年龄猜测另一个人的年龄他们的外表。

“当你了解他们的真实年龄时，你可能会惊讶于他们看起来有多年轻或老，并判断他们的衰老速度比预期更快或更慢。”

目前，机器学习算法可以从健康人大脑的 MRI 图像中学习哪些特征可以预测个人大脑的年龄。

通过将许多健康大脑的 MRI 图像以及每个大脑的实际年龄输入机器学习算法，该算法可以学习如何根据个人的 MRI 来估计他或她的大脑年龄。

利用这个框架，Kounios 和他的同事开发了使用脑电图代替 MRI 的方法。  

库尼奥斯表示，这可以被视为衡量大脑总体健康状况的指标。如果一个大脑看起来比其他同龄健康人的大脑年轻，那么就没有理由担心。但如果一个大脑看起来比同龄健康同龄人的大脑更老，那么大脑可能会过早老化——即“大脑年龄差距”。

库尼奥斯解释说，这种大脑年龄差距可能是由疾病史、毒素、营养不良和/或受伤引起的，并且可能使人容易患上与年龄相关的神经系统疾病。

尽管大脑年龄估计是一个重要的健康指标，但它们尚未广泛应用于医疗保健领域。

“脑部 MRI 很昂贵，而且到目前为止，脑年龄估计仅在神经科学研究实验室进行，”库尼奥斯说。 “但我和我的同事开发了一种机器学习技术，可以使用低成本的脑电图系统来估计一个人的大脑年龄。”

脑电图（EEG）是对人脑电波的记录。与 MRI 相比，这是一种更便宜、侵入性更小的手术——患者只需佩戴耳机几分钟即可。因此，库尼奥斯表示，使用脑电图扫描而不是核磁共振成像来估计大脑年龄的机器学习程序可能是一种更容易使用的大脑健康筛查工具。

“它可以作为一种相对便宜的方法来筛查大量人群是否患有与年龄相关的脆弱性。由于成本低廉，可以定期对一个人进行筛查，以检查一段时间内的变化，”库尼奥斯说。

“这可以帮助测试药物和其他干预措施的有效性。健康人可以使用这种技术来测试生活方式改变的影响，作为优化大脑性能总体策略的一部分。”

德雷克塞尔大学已将这种大脑年龄估计技术授权给加拿大医疗保健公司 DiagnaMed Holdings，以纳入新的数字健康平台。

除了 Kounios 之外，德雷克塞尔大学的 Fengqing Zhu 博士和 Yongtaek Oh 博士以及斯托克顿大学的 Jessica Fleck 博士也对这项研究做出了贡献。