老年人认知障碍检测与管理中的技术进步：趋势、挑战与未来方向

arXiv cs.LG 论文
cognitive-impairment dementia alzheimers eeg biomarkers machine-learning review

摘要

全面综述了老年人认知障碍检测与管理方面的技术进步，涵盖脑电图、神经影像学、血液生物标志物、数字工具以及人工智能/机器学习集成，重点关注外部验证和公平部署等挑战。

arXiv:2607.28687v1 公告类型：新 摘要：随着人口老龄化，从轻度认知障碍（MCI）到痴呆的认知衰退是未来几十年的一项决定性健康挑战，但常规评估往往遗漏其最早征兆。本文批判性地综合了近年来用于检测和管理老年人认知障碍的技术进步，涵盖神经生理信号（主要是脑电图，EEG）、结构和分子神经影像（MRI 和淀粉样蛋白/tau PET）、血液生物标志物和数字标志物，并通过人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）加以整合。除总结外，本文还贡献了跨学科分类法、以受试者独立和站点独立验证为重点的方法学严谨性视角、将分层筛查与干预联系起来的综合性早期检测框架，以及检测方法、干预措施和风险与保护因素的对比表格。EEG 标志物（α/θ 变化、P300 潜伏期）和深度模型（CNN、LSTM/BiLSTM、Transformer、自监督 EEG 基础模型）报告了较强的准确性，但许多基于小型单中心数据集，难以经受严格的外部验证。在其他方面，进展是切实的：血浆 p-tau217 已达到临床实用水平，首个血液检测于 2025 年获批辅助阿尔茨海默病诊断；抗淀粉样蛋白疗法（lecanemab、donanemab）尽管获益有限且存在争议，但已获批；多领域生活方式预防也已成熟。可穿戴、远程、语音和虚拟现实工具能够实现连续、具有生态效度的监测，多模态融合提高了敏感性和特异性。障碍依然存在：标准化、可解释性、数据隐私，以及公平且经过外部验证的部署。该领域的近期前景在于可信赖、多模态、经纵向验证的系统，将早期检测与可操作、个性化的护理联系起来。
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# 检测与管理老年人认知障碍的技术进展：趋势、挑战与未来方向

来源：https://arxiv.org/html/2607.28687

\corresp 通讯作者：Mohammad Asif（电子邮件：[email protected]）。

AZIZUDDIN KHAN1, MOHD AZAM2, 和 ANURAG RAJKUMAR BOMBARDE2

1印度理工学院孟买分校，印度孟买 400076（电子邮件：[email protected]；[email protected]；ORCID: 0000-0002-9517-6716 (Mohammad Asif)）

2T-Systems ICT India Pvt. Ltd.，印度浦那（电子邮件：[email protected]；[email protected]；[email protected]）

###### 摘要

随着人口老龄化，从轻度认知障碍（MCI）到痴呆症这一连续谱上的认知衰退正成为未来几十年界定的健康挑战之一，然而常规临床评估往往仍会错过其最早且最微妙的迹象。本文调查并批判性综合了用于检测和管理老年人认知障碍的最新技术进步，整合了神经生理信号（主要是脑电图，EEG）、结构和分子神经影像（MRI和淀粉样蛋白/tau PET）、血液生物标志物和数字标志物，并通过人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）加以整合。本综述不仅是对相关文献的总结：它贡献了统一的跨学科分类法、一种将受试者和中心无关验证纳入视野的方法学严谨性视角、一个将分层筛查与及时干预相连接的整合性早期检测框架，以及检测方法、干预措施和风险与保护因素的比较表。在各种模态中，EEG标志物（alpha和theta变化、P300潜伏期）和深度模型（CNN、LSTM/BiLSTM、Transformer和自监督EEG基础模型）报告了较强的诊断准确性，但我们认为许多此类数字依赖于小型单中心数据集，在严格的外部验证下不太可能成立。在其他方面，进展是切实的：血浆磷酸化tau-217已达到临床实用性，首个血液检测于2025年获准辅助阿尔茨海默病诊断；抗淀粉样蛋白疗法（lecanemab、donanemab）尽管获益有限且存在争议，但已获批；多领域生活方式预防已日趋成熟，针对的是痴呆风险中庞大且潜在可改变的部分。可穿戴设备、远程工具、语音与大型语言模型工具以及虚拟现实工具现在支持持续、生态学有效的监测，且多模态融合往往能提高敏感性和特异性。仍有重大障碍，其中包括标准化、可解释性、数据隐私以及通过联邦学习等方法实现公平、经外部验证的部署。我们得出结论，该领域的近期前景在于可信、多模态、经纵向验证的系统，将早期检测与可操作、个性化的护理相连接。

###### 索引词

认知障碍，轻度认知障碍，痴呆症，阿尔茨海默病，脑电图（EEG），磁共振成像（MRI），机器学习，深度学习，基础模型，数字生物标志物，血液生物标志物，可穿戴传感，综述。

## I 引言

世界正在老龄化。随着大多数地区预期寿命的延长和人口老龄化，与年龄相关的认知障碍，尤其是轻度认知障碍（MCI）和痴呆症，正变得越来越普遍，给全球个人、家庭和医疗系统带来日益沉重的负担。从历史上看，认知衰退的诊断和管理一直依赖于门诊评估，这些评估耗时、耗费资源，而且往往对最早、最可治疗的改变不敏感。近年来的技术发展正开始弥补这些局限。脑成像的进步，特别是EEG和功能性MRI，正越来越多地与人工智能、机器学习及深度学习相结合，以产生更精确、更易获得且更具可扩展性的工具。它们共同开辟了一条从被动、一刀切的护理转向基于真实世界情境的主动、个性化方法的路径。这一转变使得更早检测、更及时的支持以及更好的老龄人口健康结果成为可能。

人口老龄化使人们对老年人认知障碍的关注更加突出，其中MCI影响该群体中的相当大比例，且通常先于痴呆症和阿尔茨海默病[1 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib1),2 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib2)]。脑电图（EEG）、人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的最新进展为该人群认知衰退的早期检测、评估和干预开辟了新机遇[3 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib3),4 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib4)]，这些进展建立在计算神经科学的基础工作之上，涵盖神经建模、深度学习以及神经信号的编码和解码[5 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib5)]。然而，尽管新技术迅速涌现，证据仍然支离破碎，分散在各个学科中。需要进行结构化的综合来梳理已有知识。因此，本文回顾了关于这些用于检测和管理老年人MCI和痴呆症的技术进展的文献广度和性质。图1 (https://arxiv.org/html/2607.28687#S1.F1) 强调了2023–2026年的关键里程碑，展示了该领域在治疗、生物标志物、诊断标准、预防和建模方面的快速近期进展。

2023
- Lecanemab：FDA传统批准 [6 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib6)]
- Aducanumab 停用 [7 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib7)]

2024
- Donanemab获批；修订版AA标准采纳血液生物标志物 [8 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib8),9 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib9)]

2025
- Lancet委员会：14个可改变的风险因素 [10 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib10)]
- EEG基础模型（LaBraM, CBraMod） [11 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib11),12 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib12)]
- FDA首次批准血液检测（p-tau217/Aβ\\beta42） [13 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib13)]

2026
- US POINTER：大规模多领域预防 [14 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib14)]

图1：2023–2026年认知障碍检测、治疗和预防的选定里程碑，涵盖疾病修饰疗法、血液生物标志物、更新后的诊断标准、大规模预防试验和自监督EEG基础模型。

### I-A 背景与依据

全球人口老龄化的结构性转变导致认知障碍患病率急剧上升，目前全球有超过5500万人患有痴呆症，每年新增近1000万例[10 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib10)]。轻度认知障碍（MCI）是正常衰老与痴呆之间的前驱阶段，影响约19.7%–23.7%的老年人，具体因环境和评估工具而异[15 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib15),16 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib16)]。在本文中，我们区分了*主观认知衰退*（SCD）、*遗忘型*和*非遗忘型*MCI以及这一临床连续谱上的痴呆症，并在相关处援引淀粉样蛋白/tau/神经退行性变（A/T/N）生物标志物框架。传统的纸笔评估，如简易精神状态检查（MMSE），存在天花板效应、文化偏倚和对早期变化敏感性有限的问题，导致对细微衰退的检测延迟[17 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib17)]。这些局限加上临床和社区环境中的资源限制，凸显了对客观、可扩展且持续监测解决方案的需求。神经技术、人工智能（AI）和数字健康领域的最新进展为认知障碍的早期检测和个性化管理开辟了新的可能性。脑电图（EEG）以非侵入性、高时间分辨率的方式提供对神经振荡和事件相关电位的洞察，其中alpha功率降低和P300潜伏期延长是MCI和阿尔茨海默病（AD）的可靠早期生物标志物[18 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib18),19 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib19)]。深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络，通过从EEG和神经影像数据中自动提取复杂的时空特征，实现了超过95%的诊断准确性[2 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib2),20 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib20),21 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib21)]。结合EEG、MRI影像组学和可穿戴传感器的多模态方法进一步提高了敏感性和特异性，能够全面刻画功能和结构脑变化[22 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib22),3 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib3)]。可穿戴EEG设备和基于智能手机的数字表型平台支持在门诊之外对认知功能进行持续、真实世界的监测，捕捉自然状态下的脑活动、步态和行为标志物[23 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib23),24 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib24)]。虚拟现实（VR）和沉浸式评估模拟日常任务，发现标准测试遗漏的细微缺陷[25 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib25),26 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib26)]。非侵入性脑刺激（tDCS、TMS）和自适应神经反馈利用实时EEG反馈进行个性化认知增强[27 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib27),28 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib28)]。尽管取得了这些有前景的进展，但在标准化协议、确保数据隐私以及获得AI驱动医疗设备的监管批准方面仍存在挑战。大规模、多中心验证研究和共识指南对于将这些创新转化为常规护理至关重要。本综述梳理了认知障碍检测和管理方面的技术进步，识别了研究空白，并概述了精准认知医疗保健的未来方向。

### I-B 目标

本综述旨在梳理和综合当前用于老年人认知障碍早期检测和管理的技术进步，特别关注这些创新如何与生活方式因素以及向长期功能障碍的进展相交汇[29 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib29),30 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib30)]。具体而言，本综述旨在回答以下研究问题：

- •目前哪些神经生理技术（如EEG、神经影像、数字生物标志物）和计算工具（AI、ML、DL、NLP）被用于老年人认知衰退的早期检测，它们在准确性和可行性方面如何比较[31 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib31),29 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib29),32 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib32)]？
- •数字和可穿戴技术，包括非接触式和远程监测方法，如何被用于持续评估和早期干预[33 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib33),34 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib34)]？
- •关于生活方式因素（如身体活动、饮食、社会参与、睡眠和社会心理幸福感）对认知轨迹影响的证据是什么，这些因素如何被整合到技术风险模型或干预策略中[35 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib35),36 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib36),37 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib37),38 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib38)]？
- •哪些风险和保护因素与从早期认知衰退或MCI向长期痴呆症的进展最密切相关，早期检测如何促进及时预防或治疗干预[30 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib30),31 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib31),39 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib39),40 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib40)]？
- •这些技术解决方案在不同人群和护理环境中的临床转化、实施和现实世界采用的主要障碍与促进因素是什么[33 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib33),41 (https://arxiv.org/html/2607.28687#bib.bib41)]？
- •关键证据空白在哪里，未来需要哪些研究方向来优化早期检测、应对可改变的生活方式因素，并最终减轻痴呆症负担？

通过回答这些问题，本综述提供了一个整合性的说明，说明如何将新兴技术和生活方式考量相结合，以改善认知障碍的早期检测、风险分层和管理，最终旨在延缓或预防老龄人口向痴呆症的进展。

### I-C 范围与文章选择

本文是一篇叙述性（批判性）综述，而非系统性或范围界定性综述；因此，它不报告正式的筛选计数或PRISMA流程图，其覆盖范围旨在代表主要趋势而非详尽无遗。相关文献通过覆盖生物医学和计算学科的主要书目和全文数据库（包括PubMed/PMC、IEEE Xplore、ACM数字

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