利用眼动追踪与机器学习评估新冠后患者的认知损伤

为什么你的眼睛可能揭示持续的新冠脑部影响

许多从新冠恢复的人在感染过去数月后仍然遭受脑雾、注意力不集中和思维迟缓等问题。传统的记忆与注意力测试有用，但耗时、依赖语言与教育背景，并且需要受过训练的专家。本研究提出了一个简单但影响深远的问题：在看简单图形时，通过相机快速测量眼球运动，能否帮助识别出新冠后综合征患者中微妙的认知问题？

通过眼睛观察长新冠

研究人员将注意力集中在新冠后综合征患者身上，这是一组症状的集合，如疲劳、头痛、气短和认知困难，可能在感染后持续数月。超过100名至少在三个月前感染新冠且仍有持续症状的成人来到实验室，接受两类主要评估。首先，受过训练的神经心理学家使用标准的纸笔测试测量他们的注意力、处理速度、心理灵活性和言语流畅性。其次，参与者坐在电脑前，高速相机追踪他们注视固定点、跟随移动目标以及对短暂闪光做出反应时的微小眼动和瞳孔大小变化。

眼动如何反映思维速度

当团队将眼动数据与认知测试分数进行比较时，他们发现了一个一致的模式：那些在跟踪目标时目光更稳定、凝视更持久的人，在需要快速且受控思维的任务上表现往往更好。例如，能够在屏幕上出现分散注意力的点时，仍将目光稳稳地停留在一个十字上的人，在经典的颜色—字词测试（衡量阅读速度、命名颜色和抵抗干扰的能力）中表现更佳。同样，能够更准确地跟踪平滑移动点，尤其是沿波状路径移动的参与者，在心理灵活性和快速提取词汇的测试中也表现更好。

快速跳动、瞳孔变化与隐匿的大脑活动

并非所有眼动都是平滑的。我们的眼睛也会进行称为扫视的快速跳动，将新目标带入视野。在一项具有挑战性的任务版本中，志愿者必须避开突然出现的目标，这一动作要求很强的自我控制。在本研究中，那些在此任务中眼跳定位不够精准的人，通常在工作记忆和抑制力测试中的表现较差，这表明控制这些眼动的脑系统也支持更高层次的思维。由短暂光刺激引起的瞳孔大小变化也提供了线索：光驱动的瞳孔收缩幅度较大者，往往在工作记忆和心理灵活性上表现更好，这暗示眼部的基本反射可能被大脑调节努力与警觉性的能力所微妙影响。

按眼动特征对患者分组

研究人员随后使用一种称为k均值聚类的机器学习方法，观察众多眼动指标是否会自然地将患者划分为不同的档型。在将数据压缩为几个总结性成分后，他们识别出三种大致的眼球运动模式，范围从相对高效到较低效不等。眼动最弱的组表现出最不稳定的注视、较差的追踪准确性和较小的瞳孔反应——平均来看，他们在若干认知测试中得分最低，尤其是在处理速度、复杂注意力和词汇检索等项目上。眼控处于中等的参与者表现出中等的认知成绩，而拥有最有利眼动指标的那组通常表现最佳。

这对患者和临床的意义

对于生活在新冠后综合征中的人，这些发现表明一次简短、无语言要求的眼动追踪检测有朝一日可能帮助识别哪些人更可能存在微妙但有意义的认知困难。眼行为与认知之间的关联是适度的，并且患者群体之间存在重叠，因此该方法尚不能取代标准检测。但由于眼动追踪客观、快速且不那么受教育或文化差异影响，它可能成为有用的辅助工具——帮助临床人员决定谁需要进一步评估，并且未来或许能用于追踪长新冠及其他脑部疾病的康复或治疗反应。

引用: Goset, J., Ariza, M., Mestre, C. et al. Eye tracking and machine learning to assess cognitive impairment in post-COVID-19 patients. Sci Rep 16, 9637 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-025-34664-2

关键词: 长新冠, 认知障碍, 眼动追踪, 机器学习, 神经心理学