麻省理工学院的研究表明，熬夜导致注意力不集中是因为大脑在自我清洁。睡眠不足时，脑脊液无法有效清除废物，白天会启动类似睡眠的清洁机制，从而影响注意力。

本研究使用机器学习预测阿尔茨海默病恶化，并比较了六种模型的效果。结果表明，CART和Elastic Net模型在健康组和轻微认知障碍组的预测中表现较好。

该研究提出了一种多模式系统，利用声学、认知和语言特征，通过专业人工神经网络检测阿尔茨海默病及其严重程度。系统在ADReSS挑战数据集上达到了83.3％的精度，在DementiaBank Pitt数据库上达到了88.0％的分类精度。研究验证了无意识语音的通用性和可移植性。