Para saintis telah membangunkan model kecerdasan buatan yang canggih yang mampu meramalkan usia otak dengan ketepatan luar biasa menggunakan imbasan MRI standard, menurut kajian yang diterbitkan dalam Nature Communications pada 5 Julai 2025.
Kajian ini menunjukkan bagaimana algoritma pembelajaran mendalam, terutamanya rangkaian neural konvolusi (CNN), boleh menganalisis data MRI struktur otak untuk menganggarkan usia biologi otak seseorang. Berbeza dengan pendekatan terdahulu yang bergantung pada ciri-ciri yang telah diekstrak, model AI ini belajar secara langsung daripada data MRI mentah, menangkap corak halus yang mungkin tidak dapat dikesan sebelum ini.
Perbezaan antara usia otak yang diramalkan oleh AI dan usia kronologi, dikenali sebagai jurang usia otak (BAG) atau perbezaan usia yang diramalkan (PAD), berfungsi sebagai biomarker yang berkuasa untuk kesihatan otak. Jurang positif—di mana usia yang diramalkan melebihi usia kronologi—telah dikaitkan dengan gangguan kognitif, peningkatan risiko penyakit neurodegeneratif, serta keputusan kecergasan fizikal dan mental yang lebih buruk.
"Jurang usia otak menyediakan cara untuk mengkuantifikasi kesihatan otak individu dengan mengukur penyimpangan daripada trajektori penuaan normatif," jelas penyelidik utama. "Ini boleh membantu mengenal pasti individu yang berisiko untuk keadaan seperti penyakit Alzheimer atau Parkinson bertahun-tahun sebelum simptom muncul."
Pasukan penyelidik melatih model mereka menggunakan ribuan imbasan otak subjek yang sihat sebelum mengesahkan pada set data bebas. Model-model ini mencapai ketepatan yang mengagumkan dengan ralat mutlak purata serendah 4-5 tahun. Lebih penting lagi, teknologi ini menunjukkan kebolehpercayaan yang kukuh merentasi pelbagai peralatan dan protokol imbasan.
Kemajuan ini mewakili satu langkah penting ke arah pemantauan kesihatan otak secara peribadi. Dengan populasi global yang semakin menua, alat seperti ini boleh menjadi sangat berharga untuk strategi intervensi awal, berpotensi membolehkan pakar klinikal melaksanakan langkah pencegahan sebelum neurodegenerasi yang tidak dapat dipulihkan berlaku. Para penyelidik telah pun mula meneroka aplikasi dalam persekitaran klinikal, dengan hasil awal yang memberangsangkan untuk meramalkan kemerosotan kognitif.