根据美国阿兹海默协会的数据显示，美国有 15% 到 20% 的 65 岁以上年长者存在轻度认知功能障碍的困扰。而当中大多数患者，在后期很容易就会发展成阿兹海默症，也就是我们所熟知的老人痴呆症。

事实上，作为一种神经系统退行性疾病，以目前的医疗水平，尚未能完全治愈，但是凭借药物以及早期的干预，能够很好地延缓病情的恶化。

不过现在的医疗难点就在于，无论是严重的老人痴呆症，还是早期的认知障碍症都很难及早地被发现，不少患者在确诊时神经细胞已经发生了大量不可逆的死亡。

近日，苹果和图宾根大学就试图利用 AI 分析用户使用手机时的行为模式，来判断他们是否患上轻度认知障碍。

图宾根大学的研究人员指出，智能手机在生活中无处不在，人们在使用智能手机时，都会形成一定的固有形式。因此，一个人所使用 App 时的行为模式，其实可以成为他们的认知、心理状态的重要指标。

于是，他们开始联合苹果，利用机器学习进行试验，查看罹患认知障碍后，是否会对智能手机使用习惯上产生什么差别。

在试验当中，研究小组请来了 113 名老年人进行了长达 12 周智能手机使用监测。

他们记录下这 113 名老年人从每一次解锁手机，到每次锁上手机之间的每一步操作，并将收集得来的 16TB 数据输入到事先已经建立好的机器学习模型进行分析。

▲该算法模型示意图, 图片来自：venturebeat

分析结果显示，相比起正常的测试者，患有认知障碍的测试者，不仅操作速度、打字速度更慢、还会在无意识之中进行大量无意义且重复的操作，特别是在使用电话、邮件、信息、时钟这几款应用时尤其明显。

他们的研究报告显示，在参与测试的 113 名老人当中，被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，他们也承认该套算法依然还有很多可以改善的地方，而试验也还存在很多局限性。接下来，他们将尝试使用更多样本信息，并且加入一天中不同时间作为测试维度。

实际上，为了让认知障碍和阿兹海默症能够被更轻易、更早地被检测出来，其实并不止苹果一家科技巨头在努力。

今年 8 月份，伦敦帝国理工学院联合 IBM 的 Watson AI 推出了一套检测系统。该系统通过在老人家安装摄像头、身上安装传感器来检测他们的神态、动作举止、谈话、以及一系列例如心率等的生理特征来判断他们患有阿兹海默症的几率。

而在更早前的今年一月份，加州大学旧金山分校的一项研究将机器学习算法和正子断层照影相结合，最终实现将诊断阿兹海默病的时间提早约 6 年零 4 个月。

题图来自：iPhone Life

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