新的人工智能技术使用低成本的脑电图设备来估计大脑年龄

　　

随着人们年龄的增长，他们的大脑也在变老。但如果大脑过早衰老，就有可能患上与年龄有关的疾病，如轻度认知障碍、痴呆或帕金森病。如果“脑老化”可以很容易地计算出来，那么在严重的健康问题发生之前，大脑过早老化就可以得到解决。

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)扫描有效地估计一个人的大脑年龄。这项技术可以帮助人们更容易地对退行性脑疾病进行早期、定期的筛查。

在德雷塞尔艺术与科学学院教授兼创意研究实验室主任约翰·库尼奥斯博士的带领下，研究小组使用了一种称为机器学习的人工智能来估计一个人的大脑年龄，就像人们根据外表猜测另一个人的年龄一样。

“当你第一次见到某人时，你可能会试着估计他或她的年龄:他们的头发灰白了吗?他们有皱纹吗?库尼奥斯说。“当你知道他们的真实年龄时，你可能会惊讶于他们看起来有多年轻或多老，并判断他们的衰老速度比预期的要快或慢。”

目前，机器学习算法可以从健康人大脑的核磁共振成像图像中了解到哪些特征可以预测个体大脑的年龄。通过将健康大脑的许多核磁共振成像与每个大脑的实际年龄一起输入机器学习算法，该算法可以学习如何根据他或她的核磁共振成像来估计个人大脑的年龄。利用这个框架，Kounios和他的同事开发了使用脑电图代替核磁共振成像的方法。

根据Kounios的说法，这可以被认为是衡量大脑健康状况的一种标准。如果一个人的大脑看起来比其他同龄的健康人的大脑年轻，那就没有必要担心。但是，如果一个人的大脑看起来比同样年龄的健康同龄人的大脑要老，那就可能存在过早的大脑衰老——一种“大脑年龄差距”。Kounios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/或受伤造成的，并可能使一个人容易患上与年龄相关的神经系统疾病。

尽管脑年龄估计是一个关键的健康指标，但它们并未在医疗保健中得到广泛应用。

“脑部核磁共振是昂贵的，到目前为止，大脑年龄估计只在神经科学研究实验室完成，”Kounios说。“但我和我的同事已经开发出一种机器学习技术，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。它比核磁共振更便宜，侵入性更小——病人只需戴上耳机几分钟。因此，根据Kounios的说法，可以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获得的大脑健康筛查工具。

“它可以作为一种相对便宜的方式来筛查大量人群的年龄相关脆弱性。而且由于成本低，一个人可以定期进行筛查，以检查随着时间的推移是否有变化。”“这可以帮助测试药物和其他干预措施的有效性。健康的人可以用这种技术来测试生活方式改变的影响，作为优化大脑表现的整体策略的一部分。”

德雷塞尔大学已经将这种脑年龄估计技术授权给加拿大医疗保健公司DiagnaMed Holdings，将其整合到一个新的数字健康平台中。

除了Kounios之外，德雷塞尔大学的Fengqing Zhang博士和Yongtaek Oh博士以及斯托克顿大学的Jessica Fleck博士也参与了这项研究。