DiagnaMed推出药物和临床研究人工智能平台

利用先前和未来研究中的专有EEG数据，搭配BRAIN AGE®脑健康人工智能
加速临床试验开发，并发现治疗神经、精神和传染病的潜在新疗法
DiagnaMed控股有限公司（“DiagnaMed”或“公司”）（CSE：DMED）（OTCQB：DGNMF），一家专注于利用人工智能进行脑健康研究的医疗技术公司，宣布通过利用其来自研究以及未来数据收集的脑电图（“EEG”）数据，并应用于构建潜在的药物发现和临床研究人工智能平台，扩展其新颖的BRAIN AGE®脑健康人工智能平台（“BRAIN AGE®”）。{ width=60% }

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EEG提供了大脑不同区域的脑波活动的实时输出，可以测量药物对大脑的影响。BRAIN AGE®有潜力加速临床试验中的患者招募、数据分析、药物开发的前进/中止决策以及神经、精神和传染性疾病的新治疗选择。

BRAIN AGE®脑健康人工智能通过记录多个脑区的脑波活动，并利用专有的机器学习模型计算数据来估计大脑年龄。某些作用于大脑的药物可以产生一致的EEG效应，为开发新型药物类似物和潜在药物再利用思路提供有用的模型。通过研究药物对大脑的影响，研究人员可以根据它们对大脑活动的作用机制对药物进行分类和识别。

BRAIN AGE®脑健康人工智能平台的临床验证
BRAIN AGE®脑健康人工智能可以评估大脑是否比健康个体典型情况下更快或更慢地衰老。通过低成本、易于使用的脑电图头环收集大脑神经活动数据，并利用专有的机器学习模型计算数据来估计大脑年龄。此外，BRAIN AGE®脑健康人工智能还可以评估一个人的大脑是否健康或处于认知衰退的早期阶段。通过进行脑韧性、易感性和执行功能的经临床验证的评估，评分可以实现大脑健康的评估。个体可以寻求个性化的诊断和干预措施，例如药物治疗或生活方式改变，有助于减少认知衰退的发展或进展。

在《神经人机学前沿》杂志上发表的首篇经同行评议的论文中，该论文标题为“利用低成本脑电波头环进行大脑年龄估计：效果及对大规模筛查和大脑优化的影响”，BRAIN AGE®的临床潜力被Drexel大学的Kounios教授在新闻稿中提及：“这可以作为相对廉价的一种方法，来筛查大量的人群，以评估他们对与年龄相关的脆弱性。由于成本低廉，人们可以定期进行筛查，以检查随时间的变化，”Kounios说。“这有助于测试药物和其他干预措施的有效性。并且健康的人可以使用这种技术来测试生活方式变化的影响，作为优化大脑性能整体策略的一部分。”。

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