العمر هو أحد العوامل الخطر الرئيسية المعروفة لمرض الزهايمر (AD). الكشف المبكر عن مرض الزهايمر حاسم للعلاج الفعال ومنع الضرر الدماغي غير القابل للعكس. العمر الدماغي، وهو مقياس يُستخرج من صور الدماغ ويعكس التغيرات الهيكلية الناجمة عن الشيخوخة، قد يكون له القدرة على تحديد بداية مرض الزهايمر وتقييم خطر الإصابة بالمرض ووضع تدخلات مستهدفة. أظهرت تقنيات الانحدار المستندة إلى التعلم العميق لتنبؤ العمر الدماغي من صور الرنين المغناطيسي (MRI) دقة عالية مؤخرًا. ومع ذلك، فإن هذه الطرق عرضة لمفعول الانحدار إلى المتوسط ​​الداخلي، مما يؤدي إلى انحياز منهجي يسبب زيادة تقدير العمر الدماغي في الأشخاص الشباب وتقليله في الأشخاص المسنين. هذا يضعف موثوقية العمر الدماغي المتوقع كمؤشر بيولوجي صالح للتطبيقات السريرية اللاحقة.في هذا البحث، نعيد صياغة مهمة تنبؤ العمر الدماغي من الانحدار إلى التصنيف لمعالجة مشكلة الانحياز المنهجي. معترفين بأهمية الحفاظ على المعلومات الترتيبية للأعمار لفهم مسار الشيخوخة ومراقبتها بشكل طولي، نقترح خسارة جديدة تُعرف بـ "التنظيم المسافة المرتبة" (ORDER) التي تدمج ترتيب علامات العمر، مما يعزز قدرة النموذج على التقاط الأنماط المتعلقة بالعمر. تُظهر التجارب الواسعة والدراسات الاستبعاد أن هذا الإطار يقلل من الانحياز المنهجي ويتفوق على أفضل الأساليب الحالية بهامش إحصائي كبير ويمكنه التقاط الاختلافات الدقيقة بين المجموعات السريرية بشكل أفضل في مجموعة بيانات مستقلة لمرض الزهايمر. يمكن الوصول إلى تنفيذنا عبر الرابط العام التالي: https://github.com/jaygshah/Robust-Brain-Age-Prediction.