A Preliminary Feasibility Study on Screening Cognitive Impairment based on Multi‐Modal Biomarkers and Stacking Ensemble AI Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Early screening of cognitive impairment is crucial for patients demanding timely treatment. The need for cost‐effective, easily accessible, and accurate tools to detect cognitive decline rapidly progressed with the breakout of the COVID‐19 pandemic. In this work, we proposed a mobile‐app based cognitive assessment tool, “Alzguard‐D”, equipped with two digital biomarkers along with a cognitive task. Next, we investigated the efficacy of “Alzguard‐D” in early screening of cognitive impairment using a machine learning approach. Method Nine “Alzguard‐D” tasks were designed based on three biomarkers: Keystroke, speech and eye movement (Table 1; Figure 1). Total of 289 participants were recruited from the national institute of dementia, welfare center, and nursing homes. The participants first completed the Korean Mini‐Mental State Examination (K‐MMSE; 2nd Edition), then performed all tasks in “Alzguard‐D”. “Alzguard‐D” took approximately 20 to 30 minutes. The participants were then categorized to healthy control (HC; n = 241) and cognitively impaired (CI; n = 48), defined as when the scores of K‐MMSE were one standard deviation below the age, education and gender‐matched norm. Given the data, we investigated the extent in which the combination of digital biomarkers and cognitive tasks improves the screening accuracy. We used a stacking ensemble model where the first stack analyzed speech and eye movement, and the second performed the classification. Result The screening result confirmed that the addition of digital biomarkers collected by “Alzguard‐D” significantly improved the classification performance (p < 0.0001; sample paired t‐test). CatBoost algorithm statistically outperformed all other candidate algorithms (Bagging, Logistic Regression, LGBM, Naïve Bayes, XGBoost, Random Forest, SVM, Gradient Boosting). We then conducted an ablation study with three classifiers trained with (i) Cog+Bio, (ii) Bio and (iii) Cog. Cog+Bio achieved the highest AUC score, 0.876 (max: 0.942), followed by Bio with 0.783 (max: 0.845), then Cog with 0.677 (max: 0.726) (Figure 2). Conclusion A combination of cognitive and digital biomarkers significantly increased the screening performance of cognitive impairment, and employing an intermediate feature‐level ensemble approach to effectively analyze the collected multi‐modal data increased the AUC levels.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».