國立陽明交通大學與台北榮總組成研究團隊，以人工智慧演算法分析千餘名中老年人腦部核磁共振（MRI）影像，建立數理模型並利用腦白質體積估算腦血管生理年齡，該方法可估算腦神經健康程度，也可作為預測心血管病變基礎。
陽明交大生物醫學影像暨放射科學系博士黃楚中、神經科學研究所特聘教授林慶波，與台北榮總神經內科醫師鍾芷萍組成的研究團隊，運用人工智慧演算法分析千餘名中老年人的腦部MRI影像，建立數理模型並利用腦白質的體積估算腦血管的生理年齡。
林慶波說，腦白質會隨年齡增長而老化或退化、病變，導致高齡族群出現認知障礙、失智等疾病。如果能衡量腦神經的老化程度，就可以有效辨識潛在的腦血管病變及風險。
林慶波表示，每個人由於基因、飲食、教育、生活習慣不同，導致大腦老化歷程不完全一樣，歲數相同的兩個人，大腦老化程度可能相差慎大。由於腦神經病變多半與腦血管病變息息相關，而腦血管的老化大於實際年齡的人，通常高齡疾病風險也較高。
該項研究也透過「佛萊明罕心血管疾病風險評估系統」，分析10年後心血管疾病的風險。林慶波指出，研究發現腦白質老化程度大於實際年齡的長者，未來10年內罹患心血管疾病風險會提升5%，但研究是以健康族群為推論基礎，原本已經有心血管病變或三高族群，可能還需要進一步修正模型與評估。
台北榮總神經內科醫師鍾芷萍表示，腦白質病變是腦部小血管疾病常見的表徵，腦部小血管疾病也多是高齡族群中風、失智原因，該項研究有助於瞭解腦血管生理年齡與認知功能的相關性，除了可有效預測心血管疾病風險，以及腦血管老化有關的心智能力退化外，也提供腦血管生理年齡預測的臨床價值。
此重大研究成果已發表於《年齡與衰老》（Age and Ageing），為高齡老化研究領域中的最具影響力的期刊。
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