A self-administered, artificial intelligence (AI) platform for cognitive assessment in multiple sclerosis (MS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cognitive impairment is common in patients with MS. Accurate and repeatable measures of cognition have the potential to be used as a marker of disease activity. We developed a 5-minute computerized test to measure cognitive dysfunction in patients with MS. The proposed test –named Integrated Cognitive Assessment (ICA)– is self-administered and language-independent. Objective To determine ICA’s validity as a digital biomarker for assessing cognitive performance in MS. Methods 91 MS patients and 83 healthy controls (HC) took part in substudy 1, in which each participant took the ICA test and the Brief International Cognitive Assessment for MS (BICAMS). We assessed ICA’s test-retest reliability, its correlation with BICAMS, its sensitivity to discriminate patients with MS from the HC group, and its accuracy in detecting cognitive dysfunction. In substudy 2, we recruited 48 MS patients, and examined the association between the level of serum neurofilament light (NfL) in these patients and their ICA scores. Results ICA demonstrated excellent test-retest reliability (r=0.94), with no learning bias (i.e. no significant practice effect); and had high level of convergent validity with BICAMS. ICA was sensitive in discriminating the MS patients from the HC group, and demonstrated a high accuracy (AUC = 95%) in discriminating cognitively normal from cognitively impaired participants. Additionally, we found a strong association (r=-0.79) between ICA score and the level of NfL in MS patients. Conclusions ICA can be used as a digital biomarker for assessment and monitoring of cognitive performance in MS patients. In comparison to standard cognitive tools for MS (e.g. BICAMS), ICA is shorter in duration, does not show a learning bias, is independent of language, and takes advantage of artificial intelligence (AI) to identify cognitive status of patients more accurately. Being a digital test, it further has the potential for easier electronic health record or research database integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».