Исследование, опубликованное в журнале npj Digital Medicine, представляет инновационный метод ранней диагностики болезни Альцгеймера на продромальной стадии с использованием данных со смартфонов. Методология основана на пассивном мониторинге цифровых биомаркеров, таких как изменения в скорости набора текста, паттерны использования приложений и изменения в когнитивной активности пользователя. В ходе исследования было доказано, что алгоритмы машинного обучения способны улавливать тонкие когнитивные нарушения, которые часто пропускаются при стандартном клиническом обследовании. Ключевые результаты демонстрируют высокую чувствительность метода к ранним признакам деменции, позволяя выявить риск заболевания задолго до появления выраженной клинической симптоматики. Данная технология имеет огромную практическую значимость, так как обеспечивает непрерывный, неинвазивный и масштабируемый мониторинг состояния пациентов в реальных условиях жизни. Внедрение подобных цифровых инструментов в клиническую практику может значительно повысить эффективность раннего вмешательства и персонализированного ведения пациентов с нейродегенеративными заболеваниями.