Factorii de stil de viață care prezic performanța cognitivă - rezultatele unui studiu cu inteligență artificială

Factorii de stil de viață care prezic performanța cognitivă - rezultatele unui studiu cu inteligență artificială

©

Autor:

Factorii de stil de viață care prezic performanța cognitivă - rezultatele unui studiu cu inteligență artificială

Un studiu publicat în mai 2025 în The Journal of Nutrition, realizat de cercetători de la Universitatea din Illinois Urbana-Champaign, a folosit metode de învățare automată pentru a identifica cei mai importanÈ›i predictori ai performanÈ›ei cognitive în rândul adulÈ›ilor. Rezultatele oferă o perspectivă nuanÈ›ată asupra rolului indicatorilor biologici È™i comportamentali – inclusiv dieta, activitatea fizică È™i greutatea corporală – în menÈ›inerea funcÈ›iei cognitive de-a lungul vieÈ›ii.

Context

Numeroase studii anterioare au arătat că sănătatea cognitivă este influenÈ›ată de o combinaÈ›ie complexă de factori: vârsta, tensiunea arterială, indicele de masă corporală, nivelul de activitate fizică È™i calitatea dietei. Totodată, s-a demonstrat că dietele bogate în antioxidanÈ›i, acizi graÈ™i omega-3 È™i vitamine sunt asociate cu o funcÈ›ie cognitivă superioară. Modele alimentare precum dieta mediteraneană, dieta DASH sau dieta MIND au fost anterior corelate cu un risc scăzut de declin cognitiv.

Cu toate acestea, majoritatea studiilor tradiÈ›ionale au analizat aceÈ™ti factori izolat, fără a evalua în mod simultan interacÈ›iunile dintre ei. În acest context, echipa de la Illinois a apelat la algoritmi de învățare automată pentru a evalua influenÈ›a combinată a multiplelor variabile asupra unei măsuri validate de performanță cognitivă: testul flanker.

Despre studiul actual

Cercetătorii au analizat datele a 374 de adulÈ›i cu vârste între 19 È™i 82 de ani, colectate în cadrul unui protocol standardizat care a inclus:

  • Date demografice È™i clinice: vârstă, sex, tensiune arterială (sistolică È™i diastolică), indice de masă corporală.

  • Comportamente de stil de viață: nivel de activitate fizică È™i scoruri ale indicelui de alimentaÈ›ie sănătoasă (Healthy Eating Index).

  • Performanță cognitivă: măsurată prin testul flanker, care evaluează viteza de procesare È™i controlul inhibiÈ›iei atenÈ›ionale.

În acest test, participanÈ›ii trebuie să identifice direcÈ›ia unei săgeÈ›i centrale în timp ce ignoră alte săgeÈ›i orientate în aceeaÈ™i sau în direcÈ›ia opusă – o sarcină care necesită concentrare È™i inhibiÈ›ia interferenÈ›elor externe.

Pentru analiza predictivă, cercetătorii au testat mai mulÈ›i algoritmi de învățare automată supravegheată, evaluând capacitatea acestora de a estima cu precizie timpul de reacÈ›ie È™i acurateÈ›ea în testul flanker.

Rezultate

Modelul de învățare automată a evidenÈ›iat următorii predictori majori ai performanÈ›ei cognitive:

  • Vârsta a fost cel mai puternic predictor negativ: performanÈ›a a scăzut semnificativ cu înaintarea în vârstă.

  • Tensiunea arterială diastolică È™i indicele de masă corporală (IMC) au fost, de asemenea, predictori importanÈ›i. Un IMC mai mare a fost asociat cu un timp de reacÈ›ie mai lent.

  • Tensiunea arterială sistolică a avut o influență mai modestă, dar semnificativă statistic.

  • Indicele de alimentaÈ›ie sănătoasă (Healthy Eating Index) a fost mai puÈ›in predictiv decât variabilele fiziologice, dar totuÈ™i corelat pozitiv cu performanÈ›a.

  • Activitatea fizică a avut o influență moderată asupra timpului de reacÈ›ie, sugerând că interacÈ›ionează cu alÈ›i factori, cum ar fi greutatea corporală È™i calitatea dietei.

Analiza sugerează că efectele negative ale unui IMC crescut pot fi parțial contracarate de un stil de viață activ și o alimentație echilibrată.

Concluzii

Acest studiu aduce o contribuÈ›ie importantă în domeniul neuroÈ™tiinÈ›elor nutriÈ›ionale, demonstrând potenÈ›ialul învățării automate de a identifica cu precizie factorii cei mai relevanÈ›i pentru sănătatea cognitivă.

Principalele concluzii sunt:

  • Vârsta, tensiunea arterială È™i greutatea corporală sunt cei mai importanÈ›i predictori ai performanÈ›ei cognitive.

  • Dietele sănătoase È™i activitatea fizică regulată pot modera efectele adverse ale unor factori de risc metabolici.

  • Modelele predictive bazate pe machine learning oferă un cadru mai complex È™i precis pentru evaluarea riscului cognitiv, cu potenÈ›ial aplicabil în medicina personalizată.

Rezultatele sugerează că intervenÈ›iile care vizează optimizarea tensiunii arteriale, scăderea în greutate È™i promovarea unui stil de viață sănătos ar putea fi eficiente nu doar pentru sănătatea cardiometabolică, ci È™i pentru menÈ›inerea funcÈ›iei cognitive pe termen lung.


Data actualizare: 17-06-2025 | creare: 17-06-2025 | Vizite: 119
Bibliografie
Verma, S., et al. (2025). Predicting Cognitive Outcome Through Nutrition and Health Markers Using Supervised Machine Learning. Journal of Nutrition. https://doi.org/10.1016/j.tjnut.2025.05.003

Image by freepik
©

Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!


Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:
  • ÃŽnlocuieÈ™te o oră de stat aÈ™ezat cu o oră de somn sau sport dacă vrei să trăieÈ™ti mai mult!
  • Stresul È™i lipsa stabilității în copilărie cresc riscul de obezitate în perioada adultă
  • 5 obiceiuri negative, la fel de periculoase ca fumatul
  • Forumul ROmedic - întrebări È™i răspunsuri medicale:
    Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.
      intră pe forum