老年痴呆症是一种慢性演变的大脑功能退化疾病。罹患这一疾病的中老年人会逐渐失去短时记忆、判断能力和逻辑思考能力，直至失去长期记忆，最终回到接近婴儿状态（但是具备随意行走和更强大的破坏能力）。这种疾病目前还没有根治的办法，而对其发生的预测能力也是非常有限的。
看着一个曾经谈笑风生、矫健敏锐的长辈逐渐变成一个对自己和周边几乎没有意识的人的过程是痛苦的。
那么人工智能是否能够在这一疾病的预测、防止、和看护方面为人类提供帮助呢？
根据美国麻省理工大学的官方新闻中心于去年10月发布的消息，该校已经在整合核磁共振数据和其它医学数据的基础上开发机器学习系统来预测大脑退化疾病对脑组织的影响方面取得了突破性进展。麻省理工的科学家们向机器展示各种核磁扫描图片，包括健康大脑和不健康大脑，同时输入一些基因标记的信息和受试人的年龄性别种族等人类学信息。实验结果是机器能够推断出脑组织受到大脑退化疾病的影响会发生什么变化。
科学家们想要证明的最重要的一点是，其实海量的信息就在那里，关于疾病在未来会有怎样的进程，只是需要一个强有力的分析工具。那么这个工具就是现在人们寄予厚望的机器学习。机器学习的速度足够快，但是它的挑战在于处理信息的逻辑和对微区别于标准运算信息的有效信息的识别。就老年痴呆症来说，前期治疗方案中药物的实施需要对病程做一个预判，那么麻省理工这项研究的进展无疑会在这方面提供支持。而后期临床上还有什么用途，学者们也在继续探索着。
一旦病发，大多数情况下老年人需要被送往专门的疗养设施。或许智能家居的开发会拖延这一必要的决定。智能家居是人工智能领域中与实际生活接轨最好的方面之一。
几年前就已经有人在辅助老年痴呆症患者的智能家居方面投入研究。譬如早在2007年，加拿大的多伦多复健研究所就和多伦多大学合作研究家居电脑系统，目标是让所有的加拿大家庭在2031年之前都能拥有这个系统。例如，他们在卫生间安装视频系统，在老年人如厕是播放指导视频，告诉他们如何洗手；他们在客厅屋顶安装摄像头，识别老人是否颠倒并报警，其语音识别系统还能够识别老人的对话。另外一些人工智能的辅助工具则是帮助早期患者记录近期事件，即充当他们外置的记忆，并且能够根据情境做出“智能化”的记忆推送。
不过这些系统和工具只能解决一些浅层的问题，离取代传统的人为护理还为时过早。目前更有希望的，恐怕还是通过机器学习，从海量病理临床信息中找出哪些我们人脑或许“忽略”了的关键治愈方案。
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