根据美国阿兹海默症协会数据显示，美国有 15%~20% 的 65 岁以上年长者有轻度认知功能障碍的困扰。其中大多数患者，后期很容易就发展成阿兹海默症，也就是我们熟知的老人痴呆症。
这种神经系统退行性疾病，以目前的医疗水准未能完全治愈，但凭借药物及早期干预，更能延缓病情恶化。
不过现在医疗难处就在于，无论严重的老人痴呆症还是早期的认知障碍症，都很难及早发现，不少患者确诊时神经细胞已发生大量不可逆的死亡。
近日，苹果和图宾根大学试图利用 AI 分析用户使用手机时的行为模式，来判断他们是否患有轻度认知障碍。
利用机器学习进行试验
图宾根大学研究人员指出，智能手机在日常生活无处不在，人们在使用智能手机时，都会形成一定的固有形式。因此，一个人使用 App 时的行为模式，其实可以成为认知、心理状态的重要指标。
于是，他们开始联合苹果，利用机器学习试验，察看罹患认知障碍后，是否会对智能手机使用习惯产生什么差别。
试验当中，研究小组请来 113 名老年人进行长达 12 周的智能手机使用监测。
他们记录 113 名老年人从每次解锁手机到每次锁上手机之间的每步操作，并将收集得来的 16TB 数据输入事先建立好的机器学习模型分析。
▲ 算法模型示意图。（Source：arxiv.org）
分析结果显示，比起正常测试者，患有认知障碍的测试者，不仅操作速度、打字速度更慢，还会无意识地进行大量无意义且重复的操作，特别是使用电话、邮件、讯息、时钟这几款应用软件时尤其明显。
研究报告显示，参与测试的 113 名老人中，算法判定为罹患轻度认知障碍的共有 31 人，准确率达到了 80%。
不过，他们也承认算法依然还有很多可改善的地方，试验也还有很多局限性。接下来，他们将尝试使用更多样本资讯，并加入一天中不同时间为测试维度。
其他科技巨头也在努力
为了让认知障碍和阿兹海默症能更轻易、更早检测出来，其实不只苹果一家科技巨头在努力。
今年 8 月，伦敦帝国学院联合 IBM 的 Watson AI 推出一套检测系统，透过在老人家中安装摄影镜头、身上安装感测器，检测他们的神态、动作举止、谈话及一系列如心率等生理特征，判断他们患阿兹海默症的概率。
而在今年 1 月，加州大学旧金山分校的研究，结合机器学习算法和正子断层造影，结果可将诊断出阿兹海默病的时间提早约 6 年 4 个月。
（本文由 爱范儿 授权转载；首图来源：Unsplash）
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