人工知能による認知症の予測は、睡眠中の電気的活動の測定に基づいて、人の年代順の年齢と脳の生物学的年齢との差（脳年齢指数）を推定します。JAMAネットワークにオープン論文して発表されました。

Original Investigation Neurology
September 28, 2020
Association of Sleep Electroencephalography-Based Brain Age Index With Dementia

マサチューセッツ総合病院とベスイスラエルディーコネスメディカルセンターに拠点を置くハーバード大学医学部の研究者は、認知症につながるプロセスを含む、不健康な脳の老化に関連するバイオマーカーとしての可能性を示す機械学習ベースの睡眠テストを開発しました。

研究チームは最近、人の年代順の年齢と脳の生物学的年齢の違いを推定する機械学習モデルである脳年齢指数（BAI）を作成しました。モデルは、睡眠中の個人の脳の電気的活動の脳波測定値を分析します。より高いBAIは、通常の脳の老化からの逸脱を意味し、認知症の存在と重症度を反映している可能性があります。睡眠EEGテストは、ヘッドバンドや乾式EEG電極などの安価な技術を使用して、睡眠以外の実験室環境でますます利用できるようになっていると著者らは述べています。

脳波測定を通じて得られた高いBAI値が認知症を示しているかどうかをテストするために、研究者らは、認知症の88人、軽度認知障害の44人、認知症状はあるが機能障害の診断がない1,075人、認知症のない2,336人の睡眠テストの値を計算しました。

BAI値は、認知障害が増加するにつれてグループ全体で上昇し、認知症の患者の平均値は、認知症のない患者よりも約4歳年上でした。BAI値は、睡眠研究の前後に臨床医が実施した標準的な認知評価からの神経精神医学的スコアとも相関していました。