Číselné skóre je téměř dokonalé pro předpověď demence

Číselné skóre je téměř dokonalé pro předpověď demence

souhrn: Vědci vytvořili nový, přesný a snadno interpretovatelný algoritmus pro předpovídání mírné kognitivní poruchy a demence u starších osob.

zdroj: Kolumbijská univerzita

Pomocí technik skupinového učení a longitudinálních dat z rozsáhlé studie Normal Driving Study vyvinuli výzkumníci z Mailman School of Public Health Columbia University, Vu Foundation College of Engineering and Applied Sciences a Vagelos College of Physicians and Surgeons nový, interpretovatelný a vysoce přesný algoritmus. pro predikci mírné kognitivní poruchy a demence u starších řidičů.

Číselné značky odkazují na proměnné vytvořené z dat zachycených prostřednictvím záznamových zařízení v reálném prostředí. Tato data lze zpracovat za účelem měření jízdního chování, výkonu a prostorového vzorce kadence s výjimečnými detaily.

Studie byla publikována v časopise Umělá inteligence v medicíně.

Výzkumníci použili metodu klasifikace založenou na interakci k výběru prediktivních proměnných v souboru dat. Tento model učení dosáhl až 96procentní přesnosti v predikci mírného kognitivního poškození a demence, čímž překonal tradiční modely strojového učení, jako je logistická regrese a náhodné lesy – statistická technika široce používaná v umělé inteligenci pro klasifikaci chorobných stavů.

„Náš nový model skupinového učení založený na numerických skóre a výchozích demografických charakteristikách dokáže předpovídat mírné kognitivní poruchy a demenci u starších řidičů s vynikající přesností,“ řekla Sharon D, docentka stavebního inženýrství a inženýrské mechaniky z Columbia Engineering a hlavní autorka studie. .

Vyšetřovatelé zkonstruovali proměnnou o 200 jednotkách za použití přirozených dat o řidiči, vozidle a okolním prostředí zachycených záznamovými zařízeními ve vozidle pro 2 977 řidičů účastnících se projektu Longitudinal Research on Older Older (LongROAD), prospektivní kohortové studie provedené na pěti místech napříč sousedními zeměmi. Spojené státy a sponzorované AAA pro bezpečnost provozu.

V době zápisu byli účastníci aktivními řidiči ve věku 65-79 let a byli kognitivně zdraví. Údaje použité v této studii pocházejí z prvních tří let sledování, které probíhalo od srpna 2015 do března 2019. Během sledování bylo 36 účastníkům diagnostikováno mírné kognitivní poškození, 8 Alzheimerova choroba a 17 další nebo blíže nespecifikované nemoci. demence.

READ  NASA vidí trosky na Marsu s důmyslným vrtulníkem

Vědci provedli řadu experimentů s počítačovým modelováním a zjistili, že nový model skupinového učení je o 6–10 procent přesnější než modely náhodného lesa a logistické regresní modely při předpovídání mírné kognitivní poruchy a demence.

Číselné značky odkazují na proměnné vytvořené z dat zachycených prostřednictvím záznamových zařízení v reálném prostředí. Obrázek je ve veřejné doméně

Dvěma nejvlivnějšími jízdními proměnnými jsou poměr zatáček zprava doleva a počet prudkých brzdění (definované jako manévry s mírou zpomalení ≥ 0,4 g). upozornil D.

„Asi 85 procent seniorů ve Spojených státech jsou řidiči s licencí. Řízení jako nejpreferovanější způsob osobní dopravy hraje důležitou roli při udržování nezávislosti, sebeovládání, družnosti a kvality života. Bezpečné řízení motorového vozidla vyžaduje základní kognitivní a fyzické funkce.

řekl Guohua Li, MD, DrPH, profesor epidemiologie a anesteziologie na Columbia Mailman School of Public Health a Vagelos College of Physicians and Surgeons a hlavní autor.

„Včasné odhalení mírné kognitivní poruchy a demence může vést k včasnému vyhodnocení, diagnóze a intervencím, které jsou zvláště významné při absenci účinné léčby.“

O těchto novinkách z výzkumu umělé inteligence a demence

autor: tisková kancelář
zdroj: Kolumbijská univerzita
sdělení: Tisková kancelář – Columbia University
obrázek: Obrázek je ve veřejné doméně

Původní vyhledávání: Uzavřený přístup.
Screening mírného kognitivního postižení a demence u starších osob pomocí normálních údajů o řízení a klasifikace skóre vlivu na základě interakceNapsal Xuan Di a kol. Umělá inteligence v medicíně


shrnutí

Viz také

Ukazuje nemocně vypadající dámu

Screening mírného kognitivního postižení a demence u starších osob pomocí normálních údajů o řízení a klasifikace skóre vlivu na základě interakce

Několik nedávných studií naznačuje, že atypické změny v chování při řízení se zdají být časnými příznaky mírné kognitivní poruchy (MCI) a demence. Tyto studie jsou však omezeny malou velikostí vzorků a krátkou dobou sledování.

Cílem této studie bylo vyvinout interakční klasifikační metodu založenou na statistice nazývané skóre vlivu (tj. I-skóre) pro predikci mírného kognitivního postižení a demence pomocí údajů o normálním řízení shromážděných z projektu Longitudinal Research on Older Adults (LongROAD). Normální jízdní trajektorie byly shromažďovány prostřednictvím záznamníků ve vozidle po dobu až 44 měsíců od 2977 účastníků, kteří byli v době záznamu kognitivně zdraví. Tato data byla dále zpracována a agregována za účelem vytvoření 31 dočasných sekvenčních jízdních proměnných.

READ  To může být alternativa, které se vědci obávají koronaviru

Kvůli vlastnostem vysokorozměrných časových řad pro řízení proměnných jsme pro výběr proměnných použili I-skóre. Škála I je měřítkem pro hodnocení prediktivní schopnosti proměnných a ukázalo se, že je účinná při rozlišování mezi hlučnými a prediktivními proměnnými ve velkých datech. Je zde uveden pro identifikaci ovlivňujících proměnných jednotek nebo skupin, které představují komplexní interakce mezi vysvětlujícími proměnnými. Lze jej interpretovat ve vztahu k rozsahu, v jakém proměnné a jejich interakce přispívají k predikci klasifikátoru.

Kromě toho I-Score zvyšuje výkon klasifikátorů na nevyvážených souborech dat díky svému spojení se skóre F1. Pomocí prediktivních proměnných definovaných I-Score se nad moduly I-Score generují zbytkové bloky založené na interakci, aby se generovaly predikce a agregovaly se tyto učební agregáty pro zlepšení predikce celkového klasifikátoru.

Pokusy využívající data z přirozené jízdy ukazují, že námi navrhovaná metoda klasifikace dosahuje nejlepší přesnosti (96 %) pro predikci mírné kognitivní poruchy a demence, následuje náhodný les (93 %) a logistická regrese (88 %). Pokud jde o skóre F1 a AUC, náš navrhovaný klasifikátor dosahuje 98 % a 87 %, následuje náhodný les (se skóre F1 96 % a AUC 79 %) a logistická regrese (se skóre F1 92 %) a AUC 77 %.).

Výsledky naznačují, že začlenění I-skóre do algoritmů strojového učení může výrazně zlepšit výkon modelu pro predikci mírné kognitivní poruchy (MCI) a demence u starších řidičů.

Také jsme provedli analýzu důležitosti funkcí a zjistili jsme to Poměr otáčení zprava doleva A Počet událostí prudkého brzdění jsou nejdůležitějšími hnacími proměnnými předpovídajícími mírnou kognitivní poruchu (MCI) a demenci.

You May Also Like

About the Author: Waldo Kemp

"Hudební učenec. Spisovatel. Zlý slanina evangelista. Hrdý twitter narkoman. Myslitel. Milovník internetu. Jemně okouzlující hráč."

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *