LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie der University of Illinois zeigt, wie maschinelles Lernen genutzt werden kann, um die wichtigsten Lebensstil- und Gesundheitsfaktoren zu identifizieren, die mit der kognitiven Leistung im Laufe des Lebens in Verbindung stehen.
Die Forschung, die im Journal of Nutrition veröffentlicht wurde, hebt hervor, dass Alter, Blutdruck und Body-Mass-Index (BMI) die stärksten Prädiktoren für den Erfolg bei einem Aufmerksamkeits- und Geschwindigkeitstest sind. Diese Erkenntnisse basieren auf Daten von 374 Erwachsenen im Alter von 19 bis 82 Jahren. Während Diät und Bewegung eine geringere Rolle spielten, trugen sie dennoch positiv zu den Ergebnissen bei, insbesondere bei der Kompensation eines hohen BMI oder Blutdrucks.
Die Studie zeigt, dass maschinelles Lernen eine präzisere Analyse ermöglicht, als es mit traditionellen statistischen Methoden möglich wäre. Durch die Kombination mehrerer Faktoren wird ein klareres Bild davon gezeichnet, was die Gehirngesundheit im Alter unterstützt. Die Forscher verwendeten verschiedene Algorithmen, um die Faktoren zu gewichten, die die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Reaktionen im sogenannten Flanker-Test vorhersagen.
Dieser Test misst die Fähigkeit, sich auf ein zentrales Objekt zu konzentrieren, ohne von flankierenden Informationen abgelenkt zu werden. Die Ergebnisse zeigen, dass das Alter der einflussreichste Prädiktor für die Leistung im Test war, gefolgt von diastolischem Blutdruck, BMI und systolischem Blutdruck. Die Einhaltung des Healthy Eating Index war weniger prädiktiv, korrelierte jedoch ebenfalls mit besseren Testergebnissen.
Die Forscher betonen, dass kognitive Gesundheit von einer Vielzahl von Faktoren beeinflusst wird. Die Studie hebt hervor, dass maschinelles Lernen eine vielversprechende Methode darstellt, um große Datensätze mit mehreren Variablen zu analysieren und Muster zu identifizieren, die durch konventionelle statistische Ansätze möglicherweise übersehen werden.
Die Erkenntnisse dieser Studie könnten dazu beitragen, personalisierte Strategien für alternde Bevölkerungsgruppen, Personen mit metabolischen Risiken oder solche, die ihre kognitive Funktion durch Lebensstiländerungen verbessern möchten, zu entwickeln. Die Forschung wurde von der Personalized Nutrition Initiative und dem National Center for Supercomputing Applications an der University of Illinois unterstützt.
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