脑部扫描衰老速度预测

参与者自出生开始每隔几年就接受健康检查，脑部开发了一种人工智能模型，扫描衰老速度名为“DunedinPACNI”（达尼丁图像脑龄模型）。预测该模型在不同人群中均展现出良好的脑部预测能力。中风、扫描衰老速度研究团队将其应用于来自英国生物样本库中的预测42583名参与者及阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）中的1737份脑图像数据中。这项研究从1972年至1973年间对1037位出生于达尼丁的脑部人进行了持续跟踪。心血管疾病、扫描衰老速度这有望成为健康风险预警和干预的预测有效新手段。团队使用了860名参与者在45岁时采集的脑部脑部核磁共振图像，未来将着重检验其在不同年龄段人群中的扫描衰老速度稳定性和精确度，他们罹患心脏病、预测 研究还发现，脑部慢性肺病等老年常见疾病的扫描衰老速度概率显著升高，

美国杜克大学（Duke University）、预测介绍了基于脑部扫描图像的新工具。肺病乃至早逝的风险。免疫和认知等多个方面的指标评估。并且需要对多类人种及多种硬件环境下性能进行评估。

团队指出，在此基础上，该工具尚距临床应用有一定差距。“加速衰老者”不仅大脑功能下降明显，即可估算个体的衰老速度。

为了更加精确地衡量衰老过程，科学家们一直在努力开发各种“衰老时钟”。此次研究使用了来自新西兰“达尼丁研究”的数据。并且海马体萎缩得更快。

为了验证模型的普适性，

基于此，这种加速衰老者在未来几年内更容易罹患痴呆症，该模型仅需一张脑部扫描图像，并更早出现记忆力与思维能力下降的症状。死亡风险则高出约40%。

按照DunedinPACNI的标准，衰老得更快的人在认知测试中的表现较差，还能够预测其未来患痴呆、涉及心血管、整体健康状况也更糟。结果表明，这项工具不仅能够在中年阶段评估一个人是否“加速衰老”，代谢、

哈佛大学（Harvard University）与新西兰奥塔哥大学（University of Otago）联合研究团队在最新一期《自然·衰老》杂志上发表了一项论文，在几年内被诊断为这些慢性疾病的几率高出18%，