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德雷克塞爾大學的科學家近日發表於《Frontiers in Neuroergonomics》上的研究指出，該團隊利用機器學習開發出一種人工智慧工具，可估算一個人的「大腦年齡」，就像人們根據一個人的外貌來猜測年齡一樣。如果「大腦年齡」可以很容易地估算出來，那麼就有機會可以在嚴重的健康問題發生之前，盡早解決大腦過早老化的問題。

研究人員表示，大腦年齡可看作是對大腦總體健康狀況的一種衡量，如果一個人的大腦比健康同齡人的大腦要「老」，這會使人更容易罹患與年齡相關的神經系統疾病。目前，機器學習演算法已可從健康人大腦的磁振造影 (MRI) 圖像中分析出哪些特徵與大腦年齡有關、並估算出大腦年齡。不過，MRI 成像的成本昂貴，到目前為止，大腦年齡估算只能在神經科學研究實驗室進行。因此，德雷克塞爾大學的研究團隊利用上述的機器學習框架，開發出了「用腦電圖 (EEG) 代替 MRI」的方法。

腦電圖是對人的腦電波的記錄，與 MRI 相比，它的成本低、侵入性小，受試者只需戴上耳機般的設備幾分鐘即可。由於這些特性，研究人員認為此方法未來有機會可應用在篩查大量人群「是否容易受到年齡相關因素的影響」，也可用於個人定期追蹤，以確認其隨著時間推移而發生的腦部變化，此外，可能也有助於測試藥物和其他干預措施的有效性等。

目前德雷塞爾大學已將這項大腦年齡估計技術授權給加拿大醫療保健公司 DiagnaMed Holdings，以便將其納入一個新的數位健康平臺。

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資料來源：Medical Xpress、Drexel University