研究發現駕駛行為可能是癡呆的指標_數字貨幣

最近的一項研究發現，駕駛行為可以強烈表明某人患有輕度認知障礙或癡呆癥。

這項研究發表在《老年醫學》雜志上，該研究使用了駕駛數據，人口統計學信息和機器學習來以88％的準確性預測個人是否患有MCI或癡呆癥。

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現在，單靠駕駛數據并不是衡量某人是否正在經歷這些認知障礙的最準確方法。

李禮輝：有必要進一步研究發行中國主導全球性數字貨幣可行路徑和實施方案:中國銀行前行長李禮輝發表演講表示，我國法定數字貨幣實現路徑有必要進一步完善，特別是完善它的底層技術架構和應用場景的設計，確保高并發市場中的規模化可靠應用。“我們要考慮在數字貨幣人民幣溢出情況下怎么樣保證其系統運行的可靠性。同時應該有必要進一步研究，發行中國主導的全球性數字貨幣的可行路徑和實施方案。”(澎湃新聞)[2020/11/18 21:13:08]

單憑駕駛數據就只能以66％的準確度進行預測。但是，如果將其與人口統計數據結合使用，則準確性會提高到88％。

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MCI或癡呆的預測因子

年齡是MCI或癡呆的主要預測指標，但許多駕駛特征也被證明是好的指標。

根據這項研究，這包括諸如在家15英里之內的出行次數，出行的時間長短以及硬制動事件的數量之類的事情。

為了得出這些結論，研究人員使用了一項名為LongROAD的長期研究的數據，該研究在四年中跟蹤了近3,000名駕駛員。

但是，該研究表明，在LongROAD數據集中沒有發現很多患有MCI或癡呆癥的人。

因此，盡管研究人員的模型已經成功地預測了認知障礙，但是在被認為是可靠的之前，它需要更多的數據。

這項最新研究的研究人員建議，他們的機器學習模型可以集成到智能手機應用或車輛系統中，以監控駕駛行為并建議駕駛員是否正在經歷MCI或癡呆癥。

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