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

• การเปลี่ยนแปลงของ EEG ในสภาวะพักผ่อนของบุคคลอาจส่งสัญญาณเริ่มต้นของโรคที่เกิดจากความเสื่อมของระบบประสาท เช่น อัลไซเมอร์

• ผลการวิจัยซึ่งตีพิมพ์ใน Frontiers in Neuroergonomics นำเสนอแนวทางเชิงรุกในการตรวจคัดกรองสุขภาพสมอง

นักวิจัยได้พัฒนาวิธีการใหม่ในการคำนวณความแตกต่างระหว่างอายุตามจริงและอายุสมองของบุคคล โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนี้ใช้ชุดหูฟัง Emotiv Epoc X เพื่อวัดกิจกรรมทางไฟฟ้าในช่วงสภาวะพักของสมอง (ตื่นตัวแต่ไม่มีภารกิจต้องทำ) และเปรียบเทียบกับข้อมูลทางสถิติในกลุ่มผู้ใหญ่ที่มีสุขภาพดี

Kounios และคณะ (2024) ได้ฝึกฝนอัลกอริทึมด้วยข้อมูลสมองจาก Epoc X ที่รวบรวมจากผู้เข้าร่วมการทดลองทั้งแบบเจอกันโดยตรงและแบบออนไลน์จากระยะไกล รวมถึงชุดข้อมูลการฝึกฝนเพิ่มเติม โดยรวมแล้ว การศึกษานี้ใช้ชุดข้อมูลที่รวมกันทั้งหมดห้าชุด

ทำไมอายุสมองจึงมีความสำคัญ?

สมองของมนุษย์มีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ มีการเพิ่มการเชื่อมต่อใหม่ๆ และซ่อมแซมส่วนเก่าๆ ตลอดชีวิตของเรา การบาดเจ็บและโรคภัยไข้เจ็บสามารถชะลอหรือเร่งระยะการพัฒนาของสมอง ส่งผลให้เกิด "ช่องว่างอายุสมอง" ช่องว่างเหล่านี้สามารถทำหน้าที่เป็นสัญญาณเตือนสำหรับโรคที่เกี่ยวข้องกับอายุ แต่น่าเสียดายที่การสแกนสมองมักมีราคาแพงและใช้เวลานาน และมักทำหลังจากอาการของโรคปรากฏขึ้นแล้วเท่านั้น

ผู้เขียนเสนอว่าการสแกนบุคคลในช่วงวัยกลางคนตอนต้นหรืออายุน้อยกว่านั้น จะช่วยเพิ่มความเป็นไปได้ในการตรวจพบและรักษาความผิดปกติทางระบบประสาทที่เกี่ยวข้องกับอายุในระยะแรกเริ่มสุด

"แนวทางของเราในการประมาณอายุสมองด้วย EEG มีการประยุกต์ใช้งานที่มีแนวโน้มดีหลายประการ" ผู้เขียนระบุ "สามารถใช้เป็นเครื่องมือคัดกรองที่มีราคาไม่แพงนักเพื่อระบุตัวบุคคลที่ช่องว่างอายุสมองบ่งชี้ถึงความเป็นไปได้ของพยาธิวิทยาที่เกี่ยวข้องกับอายุ ซึ่งสามารถติดตามผลต่อด้วยการทดสอบวินิจฉัยเฉพาะทาง นอกจากนี้ เนื่องจากชุดหูฟัง Emotiv Epoc X มีราคาค่อนข้างต่ำ การประมาณอายุสมองด้วย EEG จึงสามารถทำซ้ำได้บ่อยครั้งเพื่อยืนยันผลลัพธ์และตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป"

ชุดข้อมูลอายุสมองนี้อาจมีประโยชน์สำหรับการทดสอบวิธีการแทรกแซงที่อาจช่วยชะลอหรือย้อนวัยของระบบประสาท ตัวอย่างเช่น การศึกษาในปี 2020 ที่ได้รับทุนสนับสนุนจากสถาบันการแก่ตัวแห่งชาติ (National Institute on Aging) พบว่าปัจจัยการดำเนินชีวิตที่ดีต่อสุขภาพบางอย่างสามารถลดความเสี่ยงต่อโรคอัลไซเมอร์ได้ถึง 60% (Dhana et al., 2020)

EEG ไร้สายกับการเข้ามาช่วยเหลือ

Kounios และเพื่อนร่วมงานได้ยกย่อง EPOC X ว่าราคาจับต้องได้และเข้าถึงได้ง่าย พวกเขากล่าวว่ามันช่วยให้ผู้คนสามารถประมาณอายุสมองของตนเองที่บ้านหรือที่ทำงานได้ ซึ่งอาจนำไปสู่การวิจัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับการลดลงของความสามารถในการรู้คิดที่เกี่ยวข้องกับอายุ และการแทรกแซงการดำเนินชีวิตเพื่อสุขภาพการรู้คิด

การเรียนรู้วิธีการคำนวณอายุสมองยังมีประโยชน์ด้านอื่นๆ อีกด้วย ตัวอย่างเช่น มีกลุ่มคนในวัย 80 และ 90 ปีที่เรียกว่า "cognitive super-agers" (ผู้สูงวัยที่มีความสามารถในการรู้คิดระดับสุดยอด) ซึ่งท้าทายสถิติทั่วไป กลุ่ม cognitive super-agers จะมีประสิทธิภาพความจำใกล้เคียงกับผู้ใหญ่ที่มีอายุน้อยกว่า 20-30 ปี การศึกษาในปัจจุบันมีเป้าหมายเพื่อเรียนรู้จากกลุ่มบุคคลที่พิเศษนี้และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อส่งเสริมการสูงวัยของสมองอย่างมีสุขภาพดี

นักประสาทวิทยาและนักวิจัยคนอื่นๆ หวังที่จะเข้าใจบทบาทของอาหาร สิ่งแวดล้อม ไลฟ์สไตล์ และพันธุกรรมที่มีต่อการแก่ตัวของสมองของเราได้ดียิ่งขึ้น

ผู้เขียนเน้นย้ำถึงความสำคัญของการประเมินความเสถียรของโมเดลการคัดกรองอายุสมองของพวกเขาในระยะเวลาที่ยาวนานขึ้น ความวิจัยในอนาคตยังจำเป็นต้องมีความถูกต้องของผลลัพธ์เหล่านี้ด้วยกลุ่มตัวอย่างข้อมูล EEG ของสมองที่มีขนาดใหญ่และมีความหลากหลายมากขึ้น

แหล่งอ้างอิง:

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