根據(jù)美國阿茲海默協(xié)會的數(shù)據(jù)顯示，美國有 15% 到 20% 的 65 歲以上年長者存在輕度認(rèn)知功能障礙的困擾。而當(dāng)中大多數(shù)患者，在后期很容易就會發(fā)展成阿茲海默癥，也就是我們所熟知的老人癡呆癥。

　　事實上，作為一種神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病，以目前的醫(yī)療水平，尚未能完全治愈，但是憑借藥物以及早期的干預(yù)，能夠很好地延緩病情的惡化。

　　不過現(xiàn)在的醫(yī)療難點就在于，無論是嚴(yán)重的老人癡呆癥，還是早期的認(rèn)知障礙癥都很難及早地被發(fā)現(xiàn)，不少患者在確診時神經(jīng)細(xì)胞已經(jīng)發(fā)生了大量不可逆的死亡。

　　近日，蘋果和圖賓根大學(xué)就試圖利用 AI 分析用戶使用手機時的行為模式，來判斷他們是否患上輕度認(rèn)知障礙。

　　圖賓根大學(xué)的研究人員指出，智能手機在生活中無處不在，人們在使用智能手機時，都會形成一定的固有形式。因此，一個人所使用 App 時的行為模式，其實可以成為他們的認(rèn)知、心理狀態(tài)的重要指標(biāo)。

　　于是，他們開始聯(lián)合蘋果，利用機器學(xué)習(xí)進行試驗，查看罹患認(rèn)知障礙后，是否會對智能手機使用習(xí)慣上產(chǎn)生什么差別。

　　在試驗當(dāng)中，研究小組請來了 113 名老年人進行了長達(dá) 12 周智能手機使用監(jiān)測。

　　他們記錄下這 113 名老年人從每一次解鎖手機，到每次鎖上手機之間的每一步操作，并將收集得來的 16TB 數(shù)據(jù)輸入到事先已經(jīng)建立好的機器學(xué)習(xí)模型進行分析。

　　▲該算法模型示意圖， 圖片來自：venturebeat

　　分析結(jié)果顯示，相比起正常的測試者，患有認(rèn)知障礙的測試者，不僅操作速度、打字速度更慢、還會在無意識之中進行大量無意義且重復(fù)的操作，特別是在使用電話、郵件、信息、時鐘這幾款應(yīng)用時尤其明顯。

　　他們的研究報告顯示，在參與測試的 113 名老人當(dāng)中，被算法判定為罹患輕度認(rèn)知障礙的共有 31 人，準(zhǔn)確率達(dá)到了 80%。

　　不過，他們也承認(rèn)該套算法依然還有很多可以改善的地方，而試驗也還存在很多局限性。接下來，他們將嘗試使用更多樣本信息，并且加入一天中不同時間作為測試維度。

　　實際上，為了讓認(rèn)知障礙和阿茲海默癥能夠被更輕易、更早地被檢測出來，其實并不止蘋果一家科技巨頭在努力。

　　今年 8 月份，倫敦帝國理工學(xué)院聯(lián)合 IBM 的 Watson AI 推出了一套檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過在老人家安裝攝像頭、身上安裝傳感器來檢測他們的神態(tài)、動作舉止、談話、以及一系列例如心率等的生理特征來判斷他們患有阿茲海默癥的幾率。

　　而在更早前的今年一月份，加州大學(xué)舊金山分校的一項研究將機器學(xué)習(xí)算法和正子斷層照影相結(jié)合，最終實現(xiàn)將診斷阿茲海默病的時間提早約 6 年零 4 個月。

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