

อายุสมองของคุณคืออะไร? อัลกอริทึม EEG สแกนหาช่องว่างปัญหา
ไฮดี ดูรัน
อัปเดตเมื่อ
26 เม.ย. 2567

อายุสมองของคุณคืออะไร? อัลกอริทึม EEG สแกนหาช่องว่างปัญหา
ไฮดี ดูรัน
อัปเดตเมื่อ
26 เม.ย. 2567

อายุสมองของคุณคืออะไร? อัลกอริทึม EEG สแกนหาช่องว่างปัญหา
ไฮดี ดูรัน
อัปเดตเมื่อ
26 เม.ย. 2567
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ใหม่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ EMOTIV EEG เพื่อคำนวณอายุสมองของบุคคล
การเปลี่ยนแปลงใน EEG ขณะพักของบุคคลอาจส่งสัญญาณถึงสัญญาณเริ่มต้นของโรคเสื่อม เช่น อัลไซเมอร์
ผลการวิจัยที่ตีพิมพ์ใน Frontiers in Neuroergonomicsนำเสนอมุมมองเชิงรุกต่อการคัดกรองสุขภาพสมอง
นักวิจัยได้พัฒนาวิธีการใหม่ในการคำนวณความแตกต่างระหว่างอายุตามลำดับเวลาและอายุสมองของบุคคล โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนี้ใช้ชุดหูฟัง EMOTIV EPOC X เพื่อวัดกิจกรรมไฟฟ้าขณะพักของสมอง (ตื่นแต่ไม่ได้ทำงาน) และเปรียบเทียบกับข้อมูลทางสถิติในกลุ่มผู้ใหญ่ที่มีสุขภาพดี
Kounios และคณะ (2024) ได้ฝึกอัลกอริธึมด้วยข้อมูลสมอง EPOC X ที่รวบรวมจากผู้เข้าร่วมทั้งแบบตัวต่อตัวและแบบออนไลน์ระยะไกล รวมถึงชุดข้อมูลการฝึกเพิ่มเติม ในการศึกษาทั้งหมดใช้ชุดข้อมูลรวมกันห้าชุด
ทำไมอายุสมองถึงสำคัญ?
สมองมนุษย์เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ สร้างการเชื่อมต่อใหม่และซ่อมแซมการเชื่อมต่อเดิมตลอดชีวิตของเรา การบาดเจ็บและโรคสามารถทำให้การพัฒนาสมองช้าลงหรือเร่งขึ้น ทำให้เกิด "ช่องว่างอายุสมอง" ช่องว่างเหล่านี้สามารถทำหน้าที่เป็นสัญญาณเตือนสำหรับโรคที่เกี่ยวข้องกับอายุ น่าเสียดายที่การสแกนสมองมักมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานานและดำเนินการเฉพาะเมื่ออาการของโรคปรากฏ
ผู้เขียนเสนอว่าการสแกนบุคคลในวัยกลางช่วงต้นหรืออายุน้อยกว่าจะช่วยเพิ่มความเป็นไปได้ในการตรวจหาและรักษาความผิดปกติทางประสาทวิทยาที่เกี่ยวข้องกับอายุในระยะเริ่มต้นที่สุดของพวกมัน
"วิธีการประเมินอายุสมองด้วย EEG ของเรามีการใช้ที่มีแนวโน้มหลายประการ" ผู้เขียนระบุ "มันสามารถใช้เป็นเครื่องมือคัดกรองต้นทุนต่ำเพื่อระบุบุคคลที่ช่องว่างอายุสมองบ่งชี้ถึงความเป็นไปได้ของพยาธิสภาพที่เกี่ยวข้องกับอายุซึ่งสามารถติดตามผลด้วยการทดสอบวินิจฉัยเฉพาะได้ อีกทั้ง เนื่องจากต้นทุนที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับชุดหูฟัง EMOTIV EPOC X การประเมินอายุสมองด้วย EEG สามารถทำซ้ำเพื่อยืนยันผลลัพธ์และตรวจหาการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป"

ชุดข้อมูลอายุสมองนี้อาจมีประโยชน์ในการทดสอบการแทรกแซงที่มีศักยภาพในการชะลอหรือย้อนกลับการแก่ชราทางประสาทวิทยา ตัวอย่างเช่น การศึกษาในปี 2020 ที่ได้รับทุนสนับสนุนจากสถาบันสาธารณสุขแห่งชาติพบว่าปัจจัยด้านวิถีชีวิตที่ดีต่อสุขภาพบางประการสามารถลดความเสี่ยงของอัลไซเมอร์ได้ 60% (Dhana et al. 2020)
EEG ไร้สายช่วยเหลือ
Kounios และเพื่อนนักวิจัยชื่นชม EPOC X ที่มีราคาถูกและเข้าถึงได้ง่าย พวกเขากล่าวว่ามันทำให้ผู้คนสามารถประเมินอายุสมองของพวกเขาที่บ้านหรือที่ทำงานได้ ซึ่งอาจนำไปสู่การวิจัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเสื่อมสภาพทางปัญญาที่เกี่ยวข้องกับอายุและการแทรกแซงวิถีชีวิตเพื่อสุขภาพทางปัญญา
การเรียนรู้วิธีคำนวณอายุสมองยังมีความเป็นไปได้อื่นๆ ด้วย ตัวอย่างเช่น มีกลุ่มคนในช่วงอายุ 80 และ 90 ปีที่เรียกว่า "cognitive super-agers" ผู้ท้าทายสถิติ cognitive super-agers มีผลการทำงานของความจำที่คล้ายกับผู้ใหญ่ที่มีอายุน้อยกว่า 20-30 ปี การศึกษาปัจจุบันมุ่งหวังที่จะเรียนรู้จากกลุ่มบุคคลพิเศษนี้และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อส่งเสริมการแก่สมองที่ดี
นักประสาทวิทยาและนักวิจัยอื่นๆ หวังที่จะเข้าใจบทบาทของอาหาร สิ่งแวดล้อม วิถีชีวิต และพันธุกรรมในการที่สมองของเราแก่ลง
ผู้เขียนเน้นย้ำความสำคัญของการประเมินความมั่นคงของแบบจำลองการคัดกรองอายุสมองของพวกเขาในช่วงเวลาที่ยาวนาน การวิจัยในอนาคตยังจำเป็นเพื่อยืนยันผลลัพธ์เหล่านี้ด้วยตัวอย่างข้อมูล EEG สมองที่มีความหลากหลายมากขึ้นและหลากหลายมากขึ้น
อ้างอิง:
Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). วิถีชีวิตที่มีสุขภาพดีและความเสี่ยงต่อภาวะสมองเสื่อมอัลไซเมอร์. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816
Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). การประเมินอายุสมองด้วย EEG-headset ราคาประหยัด: ประสิทธิภาพและความหมายสำหรับการคัดกรองขนาดใหญ่และการเพิ่มประสิทธิภาพสมอง. Frontiers in Neuroergonomics, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ใหม่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ EMOTIV EEG เพื่อคำนวณอายุสมองของบุคคล
การเปลี่ยนแปลงใน EEG ขณะพักของบุคคลอาจส่งสัญญาณถึงสัญญาณเริ่มต้นของโรคเสื่อม เช่น อัลไซเมอร์
ผลการวิจัยที่ตีพิมพ์ใน Frontiers in Neuroergonomicsนำเสนอมุมมองเชิงรุกต่อการคัดกรองสุขภาพสมอง
นักวิจัยได้พัฒนาวิธีการใหม่ในการคำนวณความแตกต่างระหว่างอายุตามลำดับเวลาและอายุสมองของบุคคล โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนี้ใช้ชุดหูฟัง EMOTIV EPOC X เพื่อวัดกิจกรรมไฟฟ้าขณะพักของสมอง (ตื่นแต่ไม่ได้ทำงาน) และเปรียบเทียบกับข้อมูลทางสถิติในกลุ่มผู้ใหญ่ที่มีสุขภาพดี
Kounios และคณะ (2024) ได้ฝึกอัลกอริธึมด้วยข้อมูลสมอง EPOC X ที่รวบรวมจากผู้เข้าร่วมทั้งแบบตัวต่อตัวและแบบออนไลน์ระยะไกล รวมถึงชุดข้อมูลการฝึกเพิ่มเติม ในการศึกษาทั้งหมดใช้ชุดข้อมูลรวมกันห้าชุด
ทำไมอายุสมองถึงสำคัญ?
สมองมนุษย์เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ สร้างการเชื่อมต่อใหม่และซ่อมแซมการเชื่อมต่อเดิมตลอดชีวิตของเรา การบาดเจ็บและโรคสามารถทำให้การพัฒนาสมองช้าลงหรือเร่งขึ้น ทำให้เกิด "ช่องว่างอายุสมอง" ช่องว่างเหล่านี้สามารถทำหน้าที่เป็นสัญญาณเตือนสำหรับโรคที่เกี่ยวข้องกับอายุ น่าเสียดายที่การสแกนสมองมักมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานานและดำเนินการเฉพาะเมื่ออาการของโรคปรากฏ
ผู้เขียนเสนอว่าการสแกนบุคคลในวัยกลางช่วงต้นหรืออายุน้อยกว่าจะช่วยเพิ่มความเป็นไปได้ในการตรวจหาและรักษาความผิดปกติทางประสาทวิทยาที่เกี่ยวข้องกับอายุในระยะเริ่มต้นที่สุดของพวกมัน
"วิธีการประเมินอายุสมองด้วย EEG ของเรามีการใช้ที่มีแนวโน้มหลายประการ" ผู้เขียนระบุ "มันสามารถใช้เป็นเครื่องมือคัดกรองต้นทุนต่ำเพื่อระบุบุคคลที่ช่องว่างอายุสมองบ่งชี้ถึงความเป็นไปได้ของพยาธิสภาพที่เกี่ยวข้องกับอายุซึ่งสามารถติดตามผลด้วยการทดสอบวินิจฉัยเฉพาะได้ อีกทั้ง เนื่องจากต้นทุนที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับชุดหูฟัง EMOTIV EPOC X การประเมินอายุสมองด้วย EEG สามารถทำซ้ำเพื่อยืนยันผลลัพธ์และตรวจหาการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป"

ชุดข้อมูลอายุสมองนี้อาจมีประโยชน์ในการทดสอบการแทรกแซงที่มีศักยภาพในการชะลอหรือย้อนกลับการแก่ชราทางประสาทวิทยา ตัวอย่างเช่น การศึกษาในปี 2020 ที่ได้รับทุนสนับสนุนจากสถาบันสาธารณสุขแห่งชาติพบว่าปัจจัยด้านวิถีชีวิตที่ดีต่อสุขภาพบางประการสามารถลดความเสี่ยงของอัลไซเมอร์ได้ 60% (Dhana et al. 2020)
EEG ไร้สายช่วยเหลือ
Kounios และเพื่อนนักวิจัยชื่นชม EPOC X ที่มีราคาถูกและเข้าถึงได้ง่าย พวกเขากล่าวว่ามันทำให้ผู้คนสามารถประเมินอายุสมองของพวกเขาที่บ้านหรือที่ทำงานได้ ซึ่งอาจนำไปสู่การวิจัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเสื่อมสภาพทางปัญญาที่เกี่ยวข้องกับอายุและการแทรกแซงวิถีชีวิตเพื่อสุขภาพทางปัญญา
การเรียนรู้วิธีคำนวณอายุสมองยังมีความเป็นไปได้อื่นๆ ด้วย ตัวอย่างเช่น มีกลุ่มคนในช่วงอายุ 80 และ 90 ปีที่เรียกว่า "cognitive super-agers" ผู้ท้าทายสถิติ cognitive super-agers มีผลการทำงานของความจำที่คล้ายกับผู้ใหญ่ที่มีอายุน้อยกว่า 20-30 ปี การศึกษาปัจจุบันมุ่งหวังที่จะเรียนรู้จากกลุ่มบุคคลพิเศษนี้และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อส่งเสริมการแก่สมองที่ดี
นักประสาทวิทยาและนักวิจัยอื่นๆ หวังที่จะเข้าใจบทบาทของอาหาร สิ่งแวดล้อม วิถีชีวิต และพันธุกรรมในการที่สมองของเราแก่ลง
ผู้เขียนเน้นย้ำความสำคัญของการประเมินความมั่นคงของแบบจำลองการคัดกรองอายุสมองของพวกเขาในช่วงเวลาที่ยาวนาน การวิจัยในอนาคตยังจำเป็นเพื่อยืนยันผลลัพธ์เหล่านี้ด้วยตัวอย่างข้อมูล EEG สมองที่มีความหลากหลายมากขึ้นและหลากหลายมากขึ้น
อ้างอิง:
Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). วิถีชีวิตที่มีสุขภาพดีและความเสี่ยงต่อภาวะสมองเสื่อมอัลไซเมอร์. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816
Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). การประเมินอายุสมองด้วย EEG-headset ราคาประหยัด: ประสิทธิภาพและความหมายสำหรับการคัดกรองขนาดใหญ่และการเพิ่มประสิทธิภาพสมอง. Frontiers in Neuroergonomics, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ใหม่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ EMOTIV EEG เพื่อคำนวณอายุสมองของบุคคล
การเปลี่ยนแปลงใน EEG ขณะพักของบุคคลอาจส่งสัญญาณถึงสัญญาณเริ่มต้นของโรคเสื่อม เช่น อัลไซเมอร์
ผลการวิจัยที่ตีพิมพ์ใน Frontiers in Neuroergonomicsนำเสนอมุมมองเชิงรุกต่อการคัดกรองสุขภาพสมอง
นักวิจัยได้พัฒนาวิธีการใหม่ในการคำนวณความแตกต่างระหว่างอายุตามลำดับเวลาและอายุสมองของบุคคล โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนี้ใช้ชุดหูฟัง EMOTIV EPOC X เพื่อวัดกิจกรรมไฟฟ้าขณะพักของสมอง (ตื่นแต่ไม่ได้ทำงาน) และเปรียบเทียบกับข้อมูลทางสถิติในกลุ่มผู้ใหญ่ที่มีสุขภาพดี
Kounios และคณะ (2024) ได้ฝึกอัลกอริธึมด้วยข้อมูลสมอง EPOC X ที่รวบรวมจากผู้เข้าร่วมทั้งแบบตัวต่อตัวและแบบออนไลน์ระยะไกล รวมถึงชุดข้อมูลการฝึกเพิ่มเติม ในการศึกษาทั้งหมดใช้ชุดข้อมูลรวมกันห้าชุด
ทำไมอายุสมองถึงสำคัญ?
สมองมนุษย์เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ สร้างการเชื่อมต่อใหม่และซ่อมแซมการเชื่อมต่อเดิมตลอดชีวิตของเรา การบาดเจ็บและโรคสามารถทำให้การพัฒนาสมองช้าลงหรือเร่งขึ้น ทำให้เกิด "ช่องว่างอายุสมอง" ช่องว่างเหล่านี้สามารถทำหน้าที่เป็นสัญญาณเตือนสำหรับโรคที่เกี่ยวข้องกับอายุ น่าเสียดายที่การสแกนสมองมักมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานานและดำเนินการเฉพาะเมื่ออาการของโรคปรากฏ
ผู้เขียนเสนอว่าการสแกนบุคคลในวัยกลางช่วงต้นหรืออายุน้อยกว่าจะช่วยเพิ่มความเป็นไปได้ในการตรวจหาและรักษาความผิดปกติทางประสาทวิทยาที่เกี่ยวข้องกับอายุในระยะเริ่มต้นที่สุดของพวกมัน
"วิธีการประเมินอายุสมองด้วย EEG ของเรามีการใช้ที่มีแนวโน้มหลายประการ" ผู้เขียนระบุ "มันสามารถใช้เป็นเครื่องมือคัดกรองต้นทุนต่ำเพื่อระบุบุคคลที่ช่องว่างอายุสมองบ่งชี้ถึงความเป็นไปได้ของพยาธิสภาพที่เกี่ยวข้องกับอายุซึ่งสามารถติดตามผลด้วยการทดสอบวินิจฉัยเฉพาะได้ อีกทั้ง เนื่องจากต้นทุนที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับชุดหูฟัง EMOTIV EPOC X การประเมินอายุสมองด้วย EEG สามารถทำซ้ำเพื่อยืนยันผลลัพธ์และตรวจหาการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป"

ชุดข้อมูลอายุสมองนี้อาจมีประโยชน์ในการทดสอบการแทรกแซงที่มีศักยภาพในการชะลอหรือย้อนกลับการแก่ชราทางประสาทวิทยา ตัวอย่างเช่น การศึกษาในปี 2020 ที่ได้รับทุนสนับสนุนจากสถาบันสาธารณสุขแห่งชาติพบว่าปัจจัยด้านวิถีชีวิตที่ดีต่อสุขภาพบางประการสามารถลดความเสี่ยงของอัลไซเมอร์ได้ 60% (Dhana et al. 2020)
EEG ไร้สายช่วยเหลือ
Kounios และเพื่อนนักวิจัยชื่นชม EPOC X ที่มีราคาถูกและเข้าถึงได้ง่าย พวกเขากล่าวว่ามันทำให้ผู้คนสามารถประเมินอายุสมองของพวกเขาที่บ้านหรือที่ทำงานได้ ซึ่งอาจนำไปสู่การวิจัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเสื่อมสภาพทางปัญญาที่เกี่ยวข้องกับอายุและการแทรกแซงวิถีชีวิตเพื่อสุขภาพทางปัญญา
การเรียนรู้วิธีคำนวณอายุสมองยังมีความเป็นไปได้อื่นๆ ด้วย ตัวอย่างเช่น มีกลุ่มคนในช่วงอายุ 80 และ 90 ปีที่เรียกว่า "cognitive super-agers" ผู้ท้าทายสถิติ cognitive super-agers มีผลการทำงานของความจำที่คล้ายกับผู้ใหญ่ที่มีอายุน้อยกว่า 20-30 ปี การศึกษาปัจจุบันมุ่งหวังที่จะเรียนรู้จากกลุ่มบุคคลพิเศษนี้และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อส่งเสริมการแก่สมองที่ดี
นักประสาทวิทยาและนักวิจัยอื่นๆ หวังที่จะเข้าใจบทบาทของอาหาร สิ่งแวดล้อม วิถีชีวิต และพันธุกรรมในการที่สมองของเราแก่ลง
ผู้เขียนเน้นย้ำความสำคัญของการประเมินความมั่นคงของแบบจำลองการคัดกรองอายุสมองของพวกเขาในช่วงเวลาที่ยาวนาน การวิจัยในอนาคตยังจำเป็นเพื่อยืนยันผลลัพธ์เหล่านี้ด้วยตัวอย่างข้อมูล EEG สมองที่มีความหลากหลายมากขึ้นและหลากหลายมากขึ้น
อ้างอิง:
Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). วิถีชีวิตที่มีสุขภาพดีและความเสี่ยงต่อภาวะสมองเสื่อมอัลไซเมอร์. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816
Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). การประเมินอายุสมองด้วย EEG-headset ราคาประหยัด: ประสิทธิภาพและความหมายสำหรับการคัดกรองขนาดใหญ่และการเพิ่มประสิทธิภาพสมอง. Frontiers in Neuroergonomics, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732
