Can we use machine learning to predict cognitive performance from actigraphy data? Preliminary results from the UK Biobank Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Circadian rhythms (i.e., the ∼24‐hour biological clock) are critical to the maintenance of the sleep‐wake cycle, and sleep‐wake disturbances are common in people at risk for cognitive decline and dementia. Several studies have identified circadian factors associated with cognitive decline using actigraphy (a common field measure for indexing the sleep‐wake cycle). However, there are currently untapped opportunities to use the power of artificial intelligence, specifically machine learning (ML), to improve our ability to identify signs of cognitive decline from actigraphy data. As a first step towards this goal, we examined the utility of two supervised ML models for predicting cognitive performance using data from the UK Biobank study. Method A cross‐sectional analysis of participants in the UK Biobank study (40‐69 years at entry) with valid actigraphy data and complete cognitive data (N = 49,469). Participants completed computerized versions of Trail Making Test B‐A (TMT) and Digit Symbol Substitution Test (DSST). Actigraphy data were collected over 7 days, with average hourly movement being indexed. Along with 24‐hour actigraphy data, we included the following features in each model: age, biological sex, household income, educational attainment, smoking and alcohol intake, ethnicity, body mass index, and Townsend Deprivation Index. Seventy percent of participants were randomized to the training set, with the remaining 30% held out as a test set. We developed two separate ML models to predict cognitive performance: 1) a linear regression approach; and 2) a 3‐hidden layer (40 hidden units per layer) neural network. Model accuracy was compared using the coefficient of determination (R 2 ). Result Mean age was 55 years (SD = 8 years) and 56% of participants were female. Average TMT time was 27.22 seconds (SD = 20.10 seconds), and mean DSST score was 20.06 (SD = 5.04). Our supervised linear regression had modest predictive ability of TMT (R 2 = 8%) and DSST performance (R 2 = 21%); the 3‐hidden layer neural network had similar predictive capability for both TMT (R 2 = 8%) and DSST (R 2 = 21%). Conclusion ML approaches for predicting cognitive performance using actigraphy data show modest capability. Further work is needed to identify how ML can be used to predict cognitive function from biometric data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».