• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) แบบใหม่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Emotiv EEG เพื่อคำนวณอายุสมองของบุคคล

• การเปลี่ยนแปลงของ EEG ในสภาวะพักผ่อนของบุคคลอาจส่งสัญญาณเริ่มต้นของโรคความเสื่อมของระบบประสาท เช่น อัลไซเมอร์

• ผลการวิจัยที่ตีพิมพ์ใน Frontiers in Neuroergonomics นำเสนอแนวทางเชิงรุกสำหรับการตรวจคัดกรองสุขภาพสมอง

นักวิจัยได้พัฒนาวิธีการใหม่ในการคำนวณความแตกต่างระหว่างอายุจริงตามปฏิทินและอายุสมองของบุคคล โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนี้ใช้ชุดหูฟัง Emotiv Epoc X เพื่อวัดกิจกรรมทางไฟฟ้าของสมองในช่วงสภาวะพักผ่อน (ตื่นแต่ไม่ได้ทำกิจกรรมใดๆ) และเปรียบเทียบกับข้อมูลทางสถิติในกลุ่มผู้ใหญ่ที่มีสุขภาพดี

Kounios และคณะ (2024) ได้ฝึกฝนอัลกอริทึมด้วยข้อมูลสมองจาก Epoc X ที่รวบรวมจากกลุ่มผู้เข้าร่วมทั้งแบบพบตัวจริงและแบบออนไลน์ทางไกล รวมถึงชุดข้อมูลการฝึกฝนเพิ่มเติม โดยรวมแล้ว การศึกษานี้ใช้ชุดข้อมูลรวมกันทั้งหมด 5 ชุด

ทำไมอายุสมองถึงมีความสำคัญ?

สมองของมนุษย์มีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ โดยมีการสร้างจุดเชื่อมต่อใหม่และซ่อมแซมจุดเชื่อมต่อเก่าตลอดชีวิตของเรา การบาดเจ็บและโรคภัยไข้เจ็บสามารถขัดขวางหรือเร่งพัฒนาการของสมอง ซึ่งทำให้เกิด "ช่องว่างอายุสมอง" ช่องว่างเหล่านี้สามารถทำหน้าที่เป็นสัญญาณเตือนสำหรับโรคที่เกี่ยวข้องกับอายุ แต่น่าเสียดายที่การสแกนสมองมักจะมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน และมักจะทำเฉพาะเมื่ออาการของโรคปรากฏขึ้นแล้วเท่านั้น

ผู้เขียนเสนอว่าการสแกนบุคคลในช่วงวัยกลางคนตอนต้นหรืออายุน้อยกว่านั้น จะช่วยเพิ่มโอกาสในการตรวจพบและรักษาความผิดปกติทางระบบประสาทที่เกี่ยวข้องกับอายุได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น

"แนวทางของเราในการประมาณอายุสมองด้วย EEG มีการประยุกต์ใช้งานที่น่ามีความหวังหลายประการ" ผู้เขียนระบุ "สามารถใช้เป็นเครื่องมือคัดกรองที่มีราคาค่อนข้างประหยัดเพื่อระบุบุคคลที่มีช่องว่างอายุสมองที่บ่งชี้ถึงความเป็นไปได้ของพยาธิวิทยาที่เกี่ยวข้องกับอายุ ซึ่งสามารถติดตามผลต่อได้ด้วยการทดสอบวินิจฉัยเฉพาะทาง นอกจากนี้ เนื่องจากชุดหูฟัง Emotiv Epoc X มีราคาที่ค่อนข้างต่ำ การประมาณอายุสมองด้วย EEG จึงสามารถทำซ้ำได้บ่อยครั้งเพื่อยืนยันผลลัพธ์และตรวจหาการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป"

ชุดข้อมูลอายุสมองนี้อาจมีประโยชน์สำหรับการทดสอบแนวทางการรักษาที่มีศักยภาพในการชะลอหรือย้อนวัยความเสื่อมทางระบบประสาท ตัวอย่างเช่น การศึกษาในปี 2020 ที่ได้รับทุนสนับสนุนจากสถาบันผู้สูงอายุแห่งชาติ (National Institute on Aging) พบว่าปัจจัยการใช้ชีวิตที่ดีต่อสุขภาพบางประการสามารถลดความเสี่ยงต่อโรคอัลไซเมอร์ได้ถึง 60% (Dhana et al., 2020)

EEG แบบไร้สายมาช่วยแก้ไขปัญหา

Kounios และเพื่อนร่วมงานได้ชื่นชม Epoc X ในเรื่องราคาที่จับต้องได้และเข้าถึงได้ง่าย พวกเขากล่าวว่ามันช่วยให้ผู้คนสามารถประมาณอายุสมองของตนเองได้ที่บ้านหรือที่ทำงาน สิ่งนี้อาจนำไปสู่การวิจัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับความเสื่อมถอยของความสามารถในการรับรู้ที่เกี่ยวข้องกับอายุ และการปรับเปลี่ยนวิถีชีวิตเพื่อสุขภาพการรับรู้ที่ดีขึ้น

การเรียนรู้วิธีคำนวณอายุสมองยังมีโอกาสอื่นๆ อีกด้วย ตัวอย่างเช่น มีกลุ่มคนในวัย 80 และ 90 ปีที่เรียกว่า "ผู้สูงวัยที่มีความสามารถในการรับรู้สูงเป็นเลิศ" ซึ่งมีผลการทดสอบที่เหนือกว่าสถิติทั่วไป ผู้สูงวัยกลุ่มนี้มีความสามารถในการจำเทียบเท่ากับผู้ใหญ่ที่มีอายุน้อยกว่า 20-30 ปี การศึกษาในปัจจุบันมีเป้าหมายเพื่อเรียนรู้จากบุคคลกลุ่มพิเศษนี้และใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อส่งเสริมการสูงวัยของสมองอย่างมีสุขภาพดี

นักประสาทวิทยาและนักวิจัยคนอื่นๆ หวังที่จะเข้าใจบทบาทของอาหาร สิ่งแวดล้อม วิถีชีวิต และพันธุกรรมที่มีต่อการแก่ตัวของสมองเราได้ดีขึ้น

ผู้เขียนเน้นย้ำถึงความสำคัญของการประเมินความเสถียรของโมเดลการคัดกรองอายุสมองของพวกเขาในระยะเวลาที่ยาวนานขึ้น นอกจากนี้ จำเป็นต้องมีการวิจัยในอนาคตเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์เหล่านี้กับกลุ่มตัวอย่างข้อมูล EEG ของสมองที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและมีความหลากหลายมากขึ้น

เอกสารอ้างอิง:

Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). Healthy lifestyle and the risk of Alzheimer dementia. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816

Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). Brain-age estimation with a low-cost EEG-headset: effectiveness and implications for large-scale screening and brain optimization. Frontiers in Neuroergonomics, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732