Assessment of cognitive impairment using artificial intelligence from user-web-mobile interaction
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization forecasts a population of 2,000 million people over 60 years by the year 2050, with 7% of this population suffering from dementia, a disease of public priority. Making a constant evaluation of older adults allows early detection of the disease and provides a better quality of life in the patient. In this sense, the research and development of innovative technological systems for the management of the growing number of patients with cognitive diseases has increased in recent years, integrating data collection and its automatic processing based on geriatric metrics into these systems using artificial intelligence (AI) methods, such that they can establish disease detection at an early stage and follow-up of it, in order to support the increase in patients expected in the coming years in the clinical area. This research presents an interactive web platform that allows users with internet connection from any mobile device, computer, laptop, or other devices, to remotely perform an automated assessment of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test. This test detects and assesses cognitive deterioration. We use AI and neural network methods for binary and multiclass classification to obtain assessment scores according to geriatric metrics. Subsequently, this test is validated remotely by a mental health specialist. The tests carried out show a correct correspondence in the handling of the information and the results regarding the reference data for comparison. Our system provides an automated and easyto-use digital evaluation metric.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».