Новое исследование выявило ключевые факторы образа жизни и здоровья, которые наиболее сильно связаны с когнитивными показателями на протяжении всей жизни. Используя машинное обучение, учёные определили, какие переменные лучше всего предсказывают способность человека быстро выполнять задачи, не отвлекаясь.
Методы исследования
В исследовании, опубликованном в журнале «Journal of Nutrition», участвовали 374 взрослых в возрасте от 19 до 82 лет. Команда собрала данные о демографии участников, включая возраст, индекс массы тела (ИМТ), уровень артериального давления и физической активности, а также пищевые привычки и результаты теста на фланкере, который измерял скорость и точность обработки информации.
Для анализа данных использовались различные алгоритмы машинного обучения. Исследователи проверили прогностическую способность каждого алгоритма, чтобы определить, какой из них лучше всего взвешивает различные факторы для предсказания скорости точных ответов в тесте.
Результаты исследования
Возраст, артериальное давление и ИМТ оказались наиболее сильными предикторами успеха в тесте. Диета и физические упражнения также играли роль, особенно в компенсации высокого ИМТ или артериального давления.
Найман Хан (Naeem Khan), профессор здравоохранения и кинезиологии в Университете Иллинойса Урбана-Шампейн (University of Illinois Urbana-Champaign), который возглавил работу, отметил, что приверженность индексу здорового питания коррелирует с лучшей эффективностью в тесте, хотя и менее прогнозирующая, чем артериальное давление или ИМТ.
Физическая активность также оказалась умеренным предиктором времени реакции, причём результаты предполагают, что она может взаимодействовать с другими факторами образа жизни, такими как диета и масса тела, чтобы влиять на когнитивные показатели.
Заключение
Исследование подчёркивает важность комплексного подхода к поддержанию здоровья мозга с возрастом. Оно показывает, как машинное обучение может помочь адаптировать стратегии для стареющих популяций, людей с метаболическими рисками или тех, кто стремится улучшить когнитивную функцию с помощью изменений образа жизни.
Литература.
“Predicting cognitive outcome through nutrition and health markers using supervised machine learning” by Naiman Khan et al. Journal of Nutrition
