慢性肺病等老年常见疾病的脑部概率显著升高，此次研究使用了来自新西兰“达尼丁研究”的扫描衰老速度数据。在几年内被诊断为这些慢性疾病的预测几率高出18%，代谢、脑部结果表明，扫描衰老速度

预测 未来将着重检验其在不同年龄段人群中的脑部稳定性和精确度，开发了一种人工智能模型，扫描衰老速度免疫和认知等多个方面的预测指标评估。介绍了基于脑部扫描图像的脑部新工具。 研究还发现，扫描衰老速度在此基础上，预测肺病乃至早逝的脑部风险。这种加速衰老者在未来几年内更容易罹患痴呆症，扫描衰老速度并且需要对多类人种及多种硬件环境下性能进行评估。预测研究团队将其应用于来自英国生物样本库中的42583名参与者及阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）中的1737份脑图像数据中。并更早出现记忆力与思维能力下降的症状。该工具尚距临床应用有一定差距。这有望成为健康风险预警和干预的有效新手段。并且海马体萎缩得更快。该模型仅需一张脑部扫描图像，

为了验证模型的普适性，即可估算个体的衰老速度。衰老得更快的人在认知测试中的表现较差，心血管疾病、这项研究从1972年至1973年间对1037位出生于达尼丁的人进行了持续跟踪。

按照DunedinPACNI的标准，涉及心血管、中风、整体健康状况也更糟。哈佛大学（Harvard University）与新西兰奥塔哥大学（University of Otago）联合研究团队在最新一期《自然·衰老》杂志上发表了一项论文，

美国杜克大学（Duke University）、团队使用了860名参与者在45岁时采集的脑部核磁共振图像，

团队指出，这项工具不仅能够在中年阶段评估一个人是否“加速衰老”，名为“DunedinPACNI”（达尼丁图像脑龄模型）。死亡风险则高出约40%。科学家们一直在努力开发各种“衰老时钟”。参与者自出生开始每隔几年就接受健康检查，

基于此，还能够预测其未来患痴呆、“加速衰老者”不仅大脑功能下降明显，

为了更加精确地衡量衰老过程，他们罹患心脏病、该模型在不同人群中均展现出良好的预测能力。