Para ilmuwan telah mengembangkan model kecerdasan buatan canggih yang mampu memprediksi usia otak dengan akurasi luar biasa menggunakan pemindaian MRI standar, menurut penelitian yang diterbitkan di Nature Communications pada 5 Juli 2025.
Studi ini menunjukkan bagaimana algoritma pembelajaran mendalam, khususnya convolutional neural networks (CNN), dapat menganalisis data MRI otak struktural untuk memperkirakan usia biologis otak seseorang. Berbeda dengan pendekatan sebelumnya yang mengandalkan fitur yang telah diekstraksi sebelumnya, model AI ini belajar langsung dari data mentah MRI, menangkap pola-pola halus yang mungkin tidak terdeteksi sebelumnya.
Perbedaan antara usia otak yang diprediksi AI dan usia kronologis, yang dikenal sebagai brain age gap (BAG) atau predicted age difference (PAD), berfungsi sebagai biomarker yang kuat untuk kesehatan otak. Selisih positif—di mana usia yang diprediksi melebihi usia kronologis—telah dikaitkan dengan gangguan kognitif, peningkatan risiko penyakit neurodegeneratif, serta hasil kebugaran fisik dan mental yang lebih buruk.
"Brain age gap memberikan cara untuk mengkuantifikasi kesehatan otak individu dengan mengukur deviasi dari lintasan penuaan normatif," jelas peneliti utama. "Ini dapat membantu mengidentifikasi orang yang berisiko mengalami kondisi seperti penyakit Alzheimer atau Parkinson bertahun-tahun sebelum gejala muncul."
Tim peneliti melatih model mereka pada ribuan hasil pemindaian otak subjek sehat sebelum melakukan validasi pada dataset independen. Model-model tersebut mencapai akurasi yang mengesankan dengan rata-rata galat absolut serendah 4-5 tahun. Yang terpenting, teknologi ini menunjukkan reliabilitas yang kuat di berbagai peralatan dan protokol pemindaian.
Kemajuan ini merupakan langkah signifikan menuju pemantauan kesehatan otak yang dipersonalisasi. Seiring bertambahnya usia populasi global, alat seperti ini dapat sangat berharga untuk strategi intervensi dini, memungkinkan klinisi menerapkan tindakan pencegahan sebelum neurodegenerasi yang tidak dapat dipulihkan terjadi. Para peneliti telah mulai mengeksplorasi aplikasi di lingkungan klinis, dengan hasil awal yang menjanjikan untuk memprediksi penurunan kognitif.