Application of Machine Learning Technique to Distinguish Parkinson’s Disease Dementia and Alzheimer’s Dementia: Predictive Power of Parkinson’s Disease-Related Non-Motor Symptoms and Neuropsychological Profile
Notice bibliographique
Résumé
In order to develop a predictive model that can distinguish Parkinson's disease dementia (PDD) from other dementia types, such as Alzheimer's dementia (AD), it is necessary to evaluate and identify the predictive accuracy of the cognitive profile while considering the non-motor symptoms, such as depression and rapid eye movement (REM) sleep behavior disorders. This study compared Parkinson's disease (PD)'s non-motor symptoms and the diagnostic predictive power of cognitive profiles that distinguish AD and PD using machine learning. This study analyzed 118 patients with AD and 110 patients with PDD, and all subjects were 60 years or older. In order to develop the PDD prediction model, the dataset was divided into training data (70%) and test data (30%). The prediction accuracy of the model was calculated by the recognition rate. The results of this study show that Parkinson-related non-motor symptoms, such as REM sleep behavior disorders, and cognitive screening tests, such as Korean version of Montreal Cognitive Assessment, were highly accurate factors for predicting PDD. It is required to develop customized screening tests that can detect PDD in the early stage based on these results. Furthermore, it is believed that including biomarkers such as brain images or cerebrospinal fluid as input variables will be more useful for developing PDD prediction models in the future.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».