MCI:研究發現駕駛行為可能是癡呆的指標

最近的一項研究發現，駕駛行為可以強烈表明某人患有輕度認知障礙或癡呆癥。

這項研究發表在《老年醫學》雜志上，該研究使用了駕駛數據，人口統計學信息和機器學習來以88％的準確性預測個人是否患有MCI或癡呆癥。

李禮輝：有必要進一步研究發行中國主導全球性數字貨幣可行路徑和實施方案:中國銀行前行長李禮輝發表演講表示，我國法定數字貨幣實現路徑有必要進一步完善，特別是完善它的底層技術架構和應用場景的設計，確保高并發市場中的規模化可靠應用。“我們要考慮在數字貨幣人民幣溢出情況下怎么樣保證其系統運行的可靠性。同時應該有必要進一步研究，發行中國主導的全球性數字貨幣的可行路徑和實施方案。”(澎湃新聞)[2020/11/18 21:13:08]

現在，單靠駕駛數據并不是衡量某人是否正在經歷這些認知障礙的最準確方法。

研究發現：門羅幣代碼存漏洞，很容易被追蹤:普林斯頓、卡內基梅隆、波士頓和MIT的研究人員發現，在2017年2月門羅幣修改代碼前，這一貨幣存在隱私漏洞，相關交易很容易被識別身份。即使在代碼修改之后，在交易中識別身份也比用戶以為的要簡單。這一設計缺陷讓不法分子在交易中提取出用戶信息成為可能。[2018/3/29]

單憑駕駛數據就只能以66％的準確度進行預測。但是，如果將其與人口統計數據結合使用，則準確性會提高到88％。

盧森堡大學研究發現大多數ICO不能為投資者提供足夠的信息:盧森堡大學法學，經濟學和金融學院進行的一項研究得出結論，大多數初始投資產品（ICO）未能向投資者提供重要信息。大學在收集調查結果的同時審查了150多個ICO。報告總結說：“目前很多ICO是在信息披露不充分的基礎上提供的”，結果“投資于這些ICO的決策常常不能成為理性演算的結果”。調查結果指出：“我們樣本中僅有28.5％的ICO提及適用于ICO的法律”，而且“69％的案例中，ICO的監管狀況根本沒有任何信息”。 “幾乎所有的ICO都依賴立法漏洞，更確切地說，發行實體更希望找到漏洞或灰色地帶。”[2017/12/9]

MCI或癡呆的預測因子

年齡是MCI或癡呆的主要預測指標，但許多駕駛特征也被證明是好的指標。

根據這項研究，這包括諸如在家15英里之內的出行次數，出行的時間長短以及硬制動事件的數量之類的事情。

為了得出這些結論，研究人員使用了一項名為LongROAD的長期研究的數據，該研究在四年中跟蹤了近3,000名駕駛員。

但是，該研究表明，在LongROAD數據集中沒有發現很多患有MCI或癡呆癥的人。

因此，盡管研究人員的模型已經成功地預測了認知障礙，但是在被認為是可靠的之前，它需要更多的數據。

這項最新研究的研究人員建議，他們的機器學習模型可以集成到智能手機應用或車輛系統中，以監控駕駛行為并建議駕駛員是否正在經歷MCI或癡呆癥。

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