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最新研究显示，南加州大学开发的新AI模型可通过分析MRI扫描测量大脑衰老速度，有助于预防认知能力下降。该模型通过3D-CNN技术，比较同一患者不同时间点的扫描结果，与认知测试变化密切相关，有望成为预防和治疗认知衰退及痴呆症的强大工具。

大脑衰老速度加快与更高的认知障碍风险密切相关。最新研究揭示，一款新的人工智能（AI）模型能测量大脑衰老速度，有助于预防认知能力下降。这一发现来自南加州大学的研究团队。

研究团队通过对认知正常的成年人进行3000多次核磁共振扫描，训练了一个三维卷积神经网络（3D-CNN）。该模型通过分析磁共振成像（MRI）扫描，以非侵入性方式追踪大脑老化速度，提供了精确测量大脑衰老的新方法。有望成为预防和治疗认知衰退及痴呆症的强大工具。

南加州大学老年学副教授Andrei Irimia表示，这是一种新颖的测量方法，将改变追踪大脑健康的方式。论文已发表于《美国国家科学院院刊》。

研究指出，生物学年龄与实际年龄不同，了解大脑衰老速度有助于识别神经退行性疾病风险。新开发的3D-CNN模型通过比较同一患者在不同时间点的MRI扫描，更准确地反映了大脑衰老情况，并与认知测试变化密切相关。

南加州大学电子与计算机工程副教授Paul Bogdan指出，该模型与认知测试结果的一致性表明，它可能作为神经认知衰退的早期生物标志物，适用于认知正常和障碍人群。Irimia强调，大脑衰老速度与认知功能变化密切相关，老化速度快可能导致认知功能高退化。

（文章来源：财联社）