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隨著人口老齡化加速，如何早期識別中老年人認知能力下降，成為神經(jīng)科學與公共健康領域的重要課題，特別是越來越多健康長壽門診和長壽診所服務是面向“健康人群”。

最新研究顯示，結合唾液樣本與AI模型，有可能成為一種篩查衰老相關認知和神經(jīng)精神風險的低成本且可規(guī)?；念A測新路徑。

來自重慶醫(yī)科大學及重慶市口腔疾病重點實驗室的研究人員，近期發(fā)表研究論文，證明了把生物樣本與AI機器學習相結合，預測老年人神經(jīng)精神癥狀及潛在認知力下降風險。研究人員認為，神經(jīng)退行性疾病相關的認知衰退，往往早于情緒低落、焦慮、體能不足等精神癥狀出現(xiàn)，但現(xiàn)有早期篩查手段仍有限。

研究人員招募了338名老年人，采集其唾液和口腔微生物樣本，并測量皮質(zhì)醇、炎癥因子等生物指標。研究人員隨后利用其中138人的數(shù)據(jù)訓練多種機器學習模型，其余200人數(shù)據(jù)用于外部驗證。

結果顯示，在多種模型中，極端梯度提升模型(XGBoost)表現(xiàn)最為突出，對高風險人群的識別準確度顯著高于支持向量機和邏輯回歸模型。

此研究還發(fā)現(xiàn)，唾液中壓力激素、口腔微生物與多條關鍵代謝通路存在關聯(lián)性，為理解神經(jīng)精神癥狀和認知衰退的生物學機制提供了新線索。

研究結論：這種基于唾液樣本和AI輔助篩查方法，有望在未來用于老年人群的大規(guī)模早期評估，幫助更早識別高風險個體，從而提前制定主動干預和支持策略。

北京時間2月8日(周日)上午9點開始

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主講專家

Samir Mitra, Reya.ai創(chuàng)始人兼CEO

活動主辦機構

亞太長壽醫(yī)學會

【簡介】Dr. Mitra是硅谷知名AI科技企業(yè)家，曾任紅杉(Sequoia Capital)技術總監(jiān)，并擔任印度總理科技顧問及聯(lián)合國大會演講嘉賓。他長期致力于AI與醫(yī)療健康交叉領域技術創(chuàng)新，以構建“AI驅(qū)動的長壽生態(tài)系統(tǒng)”為使命，開發(fā)出全球領先的長壽醫(yī)學AI智能平臺，為長壽診所/健康長壽服務機構提供從數(shù)據(jù)到主動干預、從服務到運營的全鏈AI解決方案和管理平臺。該AI管理系統(tǒng)已被眾多國際知名長壽診所使用。

【背景】在長壽醫(yī)學快速發(fā)展的今天，長壽診所從“做評估”到真正“做結果”之間，往往面臨巨大的運營“鴻溝”。很多長壽診所或長壽醫(yī)學中心貌似管理健康長壽，卻仍然做著疾病管理的常規(guī)服務。

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