デジタル マーカーの登場 – 認知症の予測にとって最もエキサイティングなこと

フー財団工学応用科学部 )、および Vagelos 内科医および外科医の学部は、高齢ドライバーの軽度の認知障害および認知症を予測するための、斬新で解釈可能で非常に正しいアルゴリズムを開発しました。 デジタル マーカーは、実際の世界の設定で記録デバイスによってキャプチャされた情報から生成された変数と議論します。 これらの情報は、注目すべきコンポーネントでの動作、効率、および時間空間サンプルの利用を測定するために非常にスマートに処理される可能性があります。 シークはジャーナル内に印刷されます Artificial Intelligence in Treatment.研究者は、データセット内の予測変数を選択するために、相互作用に基づく分類方法を使用しました。 この研究モデルは、軽度の認知障害と認知症の予測において 96 pc の精度を実行し、ロジスティック回帰やランダム フォレストに似た、AI で疾患領域を分類するために広く使用されている統計手法である機械学習ユニットよりも優れています。 「デジタルマーカーと総人口統計学的特性を維持する際の私たちの珍しいアンサンブル研究モデルは、高齢ドライバーの軽度の認知障害と認知症を最高の精度で予測できます」とシャロン・ディは述べました。 、Columbia Engineering の土木工学および工学力学の共犯教授であり、seek の筆頭著者。 調査員は、原動力、自動車、および自動車内の記録デバイスによってキャプチャされた雰囲気に関する自然主義的な情報を利用して、2,977 人のドライバーを縦断的に取得する (LongROAD) プロジェクトの半分を使用して、200 の可変モジュールを構築しました。コホート シークは、米国本土の 5 つのサイトで実施され、交通安全のための AAA 財団の支援を受けています。 登録時の貢献者は、65 ～ 79 年の歴史を持ち、認知機能が損なわれていないアクティブなドライバーでした。 このシークで使用された詳細は、2015 年 8 月から 2019 年 3 月までの 3 年間の主な準備期間から得られました。準備の最後に、36 人の貢献者が軽度の認知障害、8 人がアルツハイマー病、17 人が特定されました。各種または不特定の認知症を伴う。 研究者は、一連のコンピューター モデリング実験を実行し、ランダム フォレストおよびロジスティック回帰ユニットよりも、異常なアンサンブル研究モデルが、軽度の認知障害と認知症の予測において 6 ～ 10 pc より直立していることを発見しました。 最も影響力のある 2 つの利用変数は、ゴージャス対左折比率と不安なブレーキング イベントの形式です (減速率が 0.4 g 以上の操作として概説されています)。 「年齢が上がるにつれて、左折はリスクが高いため、ドライバーは左折をかなり少なくし、より豪華なターンを開始します」と著名なディ 「米国内の高齢者の約 85 パーセントが免許を持った運転手です。 自家用交通手段の最も好ましいモードであるため、利用は、独立性、心の強さ、社会的つながり、および存在の質を維持する上で不可欠な機能を果たします。 車を安全に操作するには、必要な認知機能と身体機能が必要です。 私たちの探求は、機械的に静かな利用情報に埋め込まれたデジタルマーカーが、革新的な機械学習技術によって、軽度の認知障害と認知症を予測するための注目に値する正当な合成知能として使用される可能性があることを意味します。」 Guohua Li、 MD、DrPH、 疫学教授 および
コロンビア メイルマン公衆衛生学部および Vagelos 内科医および外科医学部の麻酔科 、および上級著者。 「日光の認知障害と認知症を早期に発見することで、適切なタイミングで概要を把握し、予後を予測し、介入を行うことができる可能性があります。これは、素晴らしい治療法がない場合に特に顕著です。」共著者は、Xuan Di、Yiqiao Yin、Yongjie Fu、Zhaobin Mo、および Shaw-Hwa Lo (コロンビア大学) です。 Carolyn DiGuiseppi、コロラド州公衆衛生学部。 David W. Eby、ミシガン大学交通機関リンダ・ヒル、カリフォルニア大学サンディエゴ校公衆衛生学部。 Thelma J. Mielenz、Columbia Mailman 公衆衛生学部。 デビッド・ストロガッツ、バセット・ビー・ティーズ・インスティテュート。 Minjae Kim、Columbia Vagelos 内科医および外科医学部。 シークは、AAA Foundation for Traffic Security によってセクションでサポートされていました。