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Ganesh Babulal博士、OTD及其合著者报告称，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。
Babulal及其同事在《神经病学》杂志上指出，四个变量——5-10英里行程、超速行为、目的地变化性和最大行程距离——能够区分轻度认知障碍驾驶员与认知正常驾驶员，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基因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）。仅驾驶行为模型的表现已优于包含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）。
研究人员建议，这些发现支持将自然驾驶数据作为早期认知衰退的潜在无创数字生物标志物。
Babulal在声明中表示："这有助于更早识别高风险驾驶员并实施早期干预，避免发生事故或险些发生事故的情况——而目前通常是在此类事件发生后才采取措施。当然，我们也必须尊重个人自主权、隐私保护和知情决策权，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重要的公共卫生议题，但该过程往往具有挑战性且耗时。他们强调，目前针对驾驶能力的筛查或正式测试尚未形成共识。
"驾驶是日常生活中认知需求最高的工具性活动之一，"未参与该研究的阿尔伯塔省卡尔加里大学Sayeh Bayat博士表示，"通过被动追踪长期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，更敏感地监测功能变化，并为认知障碍人士量身定制驾驶安全对话。"
Bayat向《今日医学新闻》表示："持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。"
她补充道："某人驾驶方式、时段和路线的细微变化——例如避免夜间驾驶或表现出不稳定的速度控制——可能在明显安全事件发生前，就预示着注意力、视觉空间技能和执行功能方面的早期挑战。"
该研究建立在包括Bayat前期工作在内的多项发现基础上，先前研究表明车辆颠簸程度（驾驶平稳性指标）可能在认知看似正常人群中提示临床前阿尔茨海默病。
其他研究指出，在实施机动车报告强制规定的州，认知问题可能存在诊断不足现象。美国医学会道德准则明确规定了医生识别患者驾驶能力障碍（可能威胁公共安全）的责任。
Babulal团队分析了华盛顿大学正在进行的DRIVES项目中老年人群体数据。该项目参与者同意在车辆安装GPS追踪设备，持续记录速度、急刹车、突然加速、碰撞事件、时段及位置等信息。
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，女性占比约50%。两组在年龄、性别、种族及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。
研究人员观察到，随着时间推移，轻度认知障碍驾驶员在月度行程总数、夜间行程数及熵值（衡量目的地变化性和行程不可预测性的指标）方面降幅更为明显，表明其驾驶行为正逐步受限。
Babulal团队承认，多数参与者教育程度高且为白人，研究结果可能不具普适性。他们同时指出，研究缺乏外部验证，需谨慎解读结论。
本研究由国家老龄化研究所资助。
Babulal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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