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根據美國阿茲海默症協會數據顯示，美國有 15%~20% 的 65 歲以上年長者有輕度認知功能障礙的困擾。其中大多數患者，後期很容易就發展成阿茲海默症，也就是我們熟知的老人癡呆症。

這種神經系統退行性疾病，以目前的醫療水準未能完全治癒，但憑藉藥物及早期干預，更能延緩病情惡化。不過現在醫療難處就在於，無論嚴重的老人癡呆症還是早期的認知障礙症，都很難及早發現，不少患者確診時神經細胞已發生大量不可逆的死亡。

近日，蘋果和圖賓根大學試圖利用 AI 分析用戶使用手機時的行為模式，來判斷他們是否患有輕度認知障礙。圖賓根大學研究人員指出，智慧手機在日常生活無處不在，人們在使用智慧手機時，都會形成一定的固有形式。因此，一個人使用 App 時的行為模式，其實可以成為認知、心理狀態的重要指標。於是，他們開始聯合蘋果，利用機器學習試驗，察看罹患認知障礙後，是否會對智慧手機使用習慣產生什麼差別。

試驗當中，研究小組請來 113 名老年人進行長達 12 週的智慧手機使用監測。他們記錄 113 名老年人從每次解鎖手機到每次鎖上手機之間的每步操作，並將收集得來的 16TB 數據輸入事先建立好的機器學習模型分析。分析結果顯示，比起正常測試者，患有認知障礙的測試者，不僅操作速度、打字速度更慢，還會無意識地進行大量無意義且重複的操作，特別是使用電話、郵件、訊息、時鐘這幾款應用軟體時尤其明顯。

研究報告顯示，參與測試的 113 名老人中，演算法判定為罹患輕度認知障礙的共有 31 人，準確率達到80%。不過，他們也承認演算法依然還有很多可改善的地方，試驗也還有很多局限性。接下來，他們將嘗試使用更多樣本資訊，並加入一天中不同時間為測試維度。

為了讓認知障礙和阿茲海默症能更輕易、更早檢測出來，其實不只蘋果一家科技巨頭在努力。

今年 8 月，倫敦帝國學院聯合 IBM 的 Watson AI 推出一套檢測系統，透過在老人家中安裝攝影鏡頭、身上安裝感測器，檢測他們的神態、動作舉止、談話及一系列如心率等生理特徵，判斷他們患阿茲海默症的機率。今年 1 月，加州大學舊金山分校的研究，結合機器學習演算法和正子斷層造影，結果可將診斷出阿茲海默病的時間提早約 6 年 4 個月。