人工智能能判断你的大脑是否比身体老得更快

本研究开发了一种基于睡眠脑电图（EEG）的人工智能模型，通过分析13种细微的脑波特征，估算个体的“大脑年龄”。研究人员将该模型应用于来自5项独立研究的约7000名40至94岁成年人的数据（入组时均无痴呆）。随访3.5至17年后，约1000人被诊断为痴呆。分析发现：大脑年龄比实际年龄每大10岁，痴呆发生风险升高近40%；反之，大脑年龄更年轻者风险更低。这一关联在控制了教育程度、吸烟、体重指数、运动习惯、其他疾病及遗传风险等因素后依然显著。传统睡眠指标（如各睡眠阶段时长、夜间觉醒次数等）此前未被证实与痴呆风险相关，而本研究揭示了睡眠中微小但精细的脑波模式（如慢波、睡眠纺锤波、以及反映信号突变强度的“峰度”指标）蕴含重要信息——其中峰度值较高者痴呆风险反而更低。这些脑波特征本身已知与记忆巩固和认知健康密切相关。由于EEG检测无创、易获取，未来或可通过可穿戴设备在家庭环境中采集睡眠脑信号，实现社区化、早期痴呆风险筛查。研究者强调，改善睡眠健康（如控制体重、增加运动以减少睡眠呼吸暂停）可能延缓大脑衰老，但目前尚无“神奇药丸”可直接提升大脑健康。