卫材与日本大分大学合作开发了一种机器学习工具，该工具可能能够使用腕戴式传感器预测某人是否有患阿尔茨海默病的风险。
该设备旨在预测β淀粉样蛋白在大脑中的积累，β淀粉样蛋白在患有阿尔茨海默氏症和其他一些形式的痴呆的人的大脑中聚集形成独特的斑块。
腕带可测量一系列生物数据，例如身体活动、睡眠和心率，并通过 ML 算法结合从医疗咨询中获得的生活方式数据进行分析。
生活方式数据广泛，包括病史以及家庭成员人数、就业状况、外出频率、交通工具、参加社区活动的天数以及其他因素，如年龄、教育史和饮酒史。
卫材说，概念验证Usuki研究发现，传感器/算法组合具有“足够的筛选能力”，可以成为目前检测大脑淀粉样蛋白方法的低成本、易于使用的替代方案。
它是在120名年龄在65岁或以上的受试者中进行的，这些受试者患有轻度认知障碍，尚未发展为完全痴呆，他们被随访长达三年。在此期间，它被证明与使用传统认知测试和年度PET扫描产生的结果相匹配。
有趣的是，该研究还确定了哪些生活方式因素似乎最能预测淀粉样蛋白的积累，包括身体活动、睡眠、心率、谈话量、年龄、受教育时间、有或没有孩子、交通工具、陪同人员到医院就诊、沟通频率和外出次数。
卫材说，这些结果尤为重要，因为“最大限度地提高药物治疗效果的关键是在症状出现之前检测轻度认知障碍患者大脑中的β淀粉样蛋白积累。
卫材与合作伙伴渤健一起，将首批淀粉样蛋白靶向药物推向市场，用于治疗阿尔茨海默氏症，特别是Leqembi，现已在美国和日本获得批准，但在治疗痴呆方面也超越了药物。
除了这种传感器/算法方法外，该公司还研究了其他数字手段来识别有痴呆风险的人并在诊断后为他们提供支持，并于9月成立了一家专门的子公司Theoria Technologies，为痴呆症创建一个“数字生态系统”。
它在这一领域的活动可以追溯到几年前。与NTT IT的合作导致开发了一个基于云的系统，允许医生和护理人员为在家接受治疗的老年患者共享治疗计划以及医疗和生活方式信息，随后推出了一款名为NouKNOW的智能手机应用程序，允许人们自我评估他们的认知表现并发现可能预示着痴呆发作的下降。
去年，卫材与总部位于东京的生命网保险公司合作，专门为痴呆和其他老龄化相关疾病患者开发了一系列保险产品，今年6月，卫材宣布将在英国参与一项为期两年的研究项目，以开发数字工具，这些工具可以与痴呆患者的批准疗法一起使用。
