相信不少讀者都在近日的新聞上讀到過台灣生育率世界倒數第一的這則消息，而與生育率息息相關的就是人口老年化，隨著越來越多的駕駛人步入高齡階段，該如何避免高齡駕駛帶來的交通安全問題，成為不少高齡化社會國家需要積極面對的問題，近日美國一組研究報告表示，透過監測駕駛人的“駕駛行為”能有效檢測出部分“失智症”的早期徵狀。
高齡駕駛問題在許多先進國家都被視為重要的交通安全議題，像是日本、美國、歐洲等地都有不少針對高齡駕駛問題推動的駕照制度修改，日本更傳出將研擬發放「老人駕照」，使用老人駕照的高齡駕駛必須駕駛配備有「自動煞車」、「防止油門煞車踩錯爆衝」以及更多主動安全配備的新車款才能合法上路。
近日，一組來自美國的研究團隊透過一項名為LongROAD的3000名高齡駕駛長期追蹤計畫，並引入機器學習演算分析長達四年的資料後發現，駕駛行為演算法對失智症早期徵狀的檢測準度高達88%；在研究報稿中更指出即使套入更多的變量，像是每趟旅途與住家的距離(熟悉度)、駕駛里程、駕駛時間、駕駛途中的急煞次數等等檢測項目，演算法依舊能有高達66%的準確度。
儘管目前這項研究還處於相當早期的發展階段，不過從近年車載電腦越來越智慧的發展來看，未來電腦除了有可能取代人類來操控車輛讓馬路更安全之外，現在也已經有不少車輛搭載駕駛疲勞監測系統，來監控駕駛人是否因為長時間開車導致疲勞分心、注意力不集中。
隨著這項新研究的發展，在不久的將來或許車上的駕駛疲勞監測系統，除了能偵測駕駛的疲勞度之外，更能作為失智症的檢測手段，來幫助更多高齡駕駛人及早發現潛在的失智症狀，避免因為失智症病情導致的交通意外。
