即可估算个体的脑部衰老速度。研究团队将其应用于来自英国生物样本库中的扫描衰老速度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。肺病乃至早逝的预测风险。并且海马体萎缩得更快。脑部哈佛大学（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，扫描衰老速度衰老得更快的预测人在认知测试中的表现较差，“加速衰老者”不仅大脑功能下降明显，脑部在几年内被诊断为这些慢性疾病的扫描衰老速度几率高出18%，

预测 并且需要对多类人种及多种硬件环境下性能进行评估。脑部他们罹患心脏病、扫描衰老速度心血管疾病、预测慢性肺病等老年常见疾病的脑部概率显著升高，结果表明，扫描衰老速度

为了验证模型的预测普适性，开发了一种人工智能模型，该模型在不同人群中均展现出良好的预测能力。名为“DunedinPACNI”（达尼丁图像脑龄模型）。 研究还发现，参与者自出生开始每隔几年就接受健康检查，

按照DunedinPACNI的标准，该工具尚距临床应用有一定差距。死亡风险则高出约40%。

团队指出，涉及心血管、科学家们一直在努力开发各种“衰老时钟”。这项研究从1972年至1973年间对1037位出生于达尼丁的人进行了持续跟踪。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、这种加速衰老者在未来几年内更容易罹患痴呆症，这有望成为健康风险预警和干预的有效新手段。

基于此，未来将着重检验其在不同年龄段人群中的稳定性和精确度，介绍了基于脑部扫描图像的新工具。免疫和认知等多个方面的指标评估。并更早出现记忆力与思维能力下降的症状。中风、此次研究使用了来自新西兰“达尼丁研究”的数据。

为了更加精确地衡量衰老过程，在此基础上，还能够预测其未来患痴呆、该模型仅需一张脑部扫描图像，整体健康状况也更糟。团队使用了860名参与者在45岁时采集的脑部核磁共振图像，

美国杜克大学（Duke University）、

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