一项纵向研究表明，驾驶模式的细微变化可识别出早期认知能力下降的人群。
圣路易斯华盛顿大学医学院的甘尼什·巴布拉尔（Ganesh Babulal）博士（PhD, OTD）及其合作者报告称，驾驶频率、复杂性和空间范围的渐进性变化与轻度认知障碍相关。
巴布拉尔及其同事在《神经病学》（Neurology）杂志上指出，四个变量——5至10英里之间的行程、超速行为、目的地变化性以及最大行程距离——能够区分轻度认知障碍驾驶员和正常认知驾驶员，曲线下面积（AUC）达0.82（95%置信区间0.75-0.89）。
添加人口统计数据、APOE4状态和认知综合评分后，AUC提升至0.87（95%置信区间0.81-0.93）。仅凭驾驶模型的表现就优于包含APOE4和认知评分的社会人口学模型（AUC 0.73，95%置信区间0.66-0.80）。
研究人员表示，这些发现支持将自然驾驶数据作为早期认知能力下降的潜在无干扰数字生物标志物。
巴布拉尔在声明中表示："这有助于更早识别高风险驾驶员以便实施早期干预，避免像目前常见的情况那样等到发生事故或险些事故时才采取行动。当然，我们还需尊重人们的自主权、隐私权和知情决策权，并确保符合伦理标准。"
研究人员指出，识别交通事故高风险老年驾驶员是项具有挑战性且耗时的公共卫生优先事项，目前对驾驶能力的筛查或正式测试尚无共识。
未参与该研究的阿尔伯塔卡尔加里大学塞耶·巴亚特（Sayeh Bayat）博士表示："驾驶是日常生活中认知需求最高的工具性活动之一。通过被动跟踪驾驶模式变化并采取适当保障措施，我们能补充传统认知测试，更敏感地监测变化，并为认知障碍患者量身定制驾驶安全对话。"
巴亚特向《今日医学新闻》（MedPage Today）表示："连续的现实世界驾驶数据为我们提供了观察大脑健康的窗口。驾驶方式、时间和地点的细微变化——如避免夜间驾驶或速度控制波动增大——可能在明显安全事件出现前很久就提示注意力、视觉空间技能和执行功能方面的潜在问题。"
该研究建立在早期发现基础上，包括巴亚特本人的工作，这些发现表明车辆晃动程度（驾驶平稳性指标）等测量值可能在认知看似正常人群中提示临床前阿尔茨海默病。
其他研究表明，在实施机动车报告强制要求的州，认知问题可能被诊断不足。美国医学会道德准则明确规定了医生识别可能威胁公共安全的患者驾驶能力障碍的责任。
巴布拉尔团队评估了华盛顿大学进行中的DRIVES项目中老年参与者的数据。DRIVES参与者同意在车辆中安装GPS跟踪设备，记录速度、急刹车、突然加速、碰撞、时段和位置等信息。
研究纳入242名认知正常者和56名轻度认知障碍者。基线平均年龄73岁，女性约占半数。两组在年龄、性别、种族或APOE4状态方面无显著基线差异。
认知正常组随访32个月，轻度认知障碍组随访39个月。
研究人员指出，随着时间推移，轻度认知障碍驾驶员在月度行程量、夜间行程及熵值（衡量目的地变化性和行程不可预测性的指标）方面呈现更大幅度下降，表明他们正逐步限制日常驾驶活动。
巴布拉尔及其合著者承认，多数参与者为高教育水平白人群体，结果可能不适用于总体人群。他们补充说明，该研究缺乏外部验证，需谨慎解读。
本研究获得美国国家老龄化研究所支持。
巴布拉尔声明无利益冲突。合著者报告与交通伤害研究基金会、罗氏（Hoffman La Roche）、卫材（Eisai）和百健（Biogen）存在合作关系。
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