隨着年齡的增長，人們患上認知障礙症的風險會增加，若能及早檢測及診斷，可幫助減緩病情惡化速度。「簡易心智表」（MMSE）是一種常用的認知能力篩檢方法，需由受檢者完成簡單題目來判斷患病風險，惟此篩檢方法若頻密地重複使用會造成「訓練效應」，導致其判斷效能下降。香港理工大學護理學院研發了一個人工智能（AI）認知障礙症風險評估系統，透過分析長者的健康數據，協助安老院舍及早識別院內人士患病風險，免卻由長者自行填寫，準確度可達78至88%。

MMSE現被廣泛應用，長者接受評估時，需回答六方面簡單問題，如算術、記憶、繪圖等。總分為30，如24至30之間代表認知功能正常，如23以下則代表可能存在不同程度的認知功能障礙。

理大護理學院教授蔡及時表示，MMSE一般是在長者記憶力下降時使用，如果長者沒有出現明顯記憶力下降迹象前過早使用、或頻密地重複使用，就會造成「訓練效應」，長者會記住MMSE的內容，如果日後需要再使用，其效能將會下降、甚至會失效。

理大利用人工智能建立評估系統，收集長者的健康數據，如基本健康指標、移動量表、營養量表、憂鬱量表及疼痛量表等建立一組數據，從而採用人工神經網絡來建立預測模型。

有份協助研究的理大護理學院助理教授關耀祖指，以上數據是長者在社區中心或護老院舍時已知資料，護士或治療師只需要將數據上傳，便可評估患病風險。

目前還沒有治療認知障礙症的方法，蔡表示，據文獻顯示，人們患上該病的風險與一些個人健康狀況、生活方式及行為有關，例如：肥胖、抑鬱、吸煙、社交孤立、聽覺障礙等，因此通過改善生活方式和個人行為，可延緩認知障礙症發病。

研究團隊指，現時該系統由2008年至2018年間，共收集2,000名長者數據，年齡由51歲至104歲，平均為77歲，準確篩檢度可達88%。團隊正在與東華三院梁顯利長者日間服務中心合作，共收集約200名長者數據，準確度達78%，團隊解釋這或與收集數據量有關，故計劃將系統擴展至其他社區中心，以收集更多長者數據，提升篩檢準確度。團隊亦正申請創新及科技基金的公營機構試用計劃，望可為地區長者服務中心開發智能健康訊息系統，以及早篩檢潛在患者。