早期认知衰退的迹象可能影响我们的驾驶习惯，使出行时间与路线选择成为未来心理健康状况的潜在指标。
圣路易斯华盛顿大学研究人员发现，驾驶频率降低且倾向于选择熟悉路径的行为，可能预示着需要对存在未来交通事故风险的驾驶员进行早期干预。结合其他症状，患者的驾驶数据有助于辅助诊断。研究团队证实，将GPS追踪器数据与常规年龄、记忆测试及其他人口统计因素相结合，能以87%的准确率识别出已存在轻度认知障碍（MCI）个体的认知衰退状况。
神经学研究员Ganesh Babulal表示："早期识别存在事故风险的老年驾驶员是公共卫生的优先事项，但确定不安全驾驶者既具挑战性又耗时。我们发现，使用GPS数据追踪设备比仅考虑年龄、认知测试分数或阿尔茨海默病相关遗传风险因素，能更准确地判断谁已出现认知问题。"
研究人员分析了56名已确诊轻度认知障碍（阿尔茨海默病前兆）个体的数据，并与242名无认知问题的同质人群进行对比，所有参与者平均年龄为75岁。团队通过志愿者车辆自动记录的驾驶模式（研究期长达40个月）结合标准化测试结果（包括记忆、注意力和执行功能任务）进行分析。
即使在调整年龄、教育程度和阿尔茨海默病遗传风险等因素后，MCI组仍表现出驾驶行为的时序差异：驾驶频率降低、目的地减少、路线更简单，且超速行为减少。仅分析驾驶数据即可82%准确识别MCI患者。研究人员认为，部分原因可归结于老年人普遍存在的自我调节行为，但这些变化也具备作为认知衰退早期信号的潜力。
Babulal补充道："观察人们的日常驾驶行为是一种相对低负担、非侵入式的认知技能与功能监测方式。尽管驾驶多年后容易进入自动驾驶状态，但实际过程需要大量脑力协调——这也是为何分心驾驶如此危险的原因之一。"
研究团队计划在更大规模、更多元化人群中验证该假设，同时纳入车辆类型、地理区域及其他健康状况等潜在影响因素。"这有助于在驾驶员发生碰撞或险些事故前进行早期风险识别与干预，而当前情况往往等到事故发生才采取措施，"Babulal强调，"当然，我们还需尊重个人自主权、隐私及知情决策权，确保符合伦理标准。"
该研究成果已发表在《神经病学》期刊。
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