Spoken language-based automatic cognitive assessment of stroke survivors
Notice bibliographique
Résumé
Stroke survivors (SSs) often experience cognitive decline following their initial stroke, necessitating repeat post-stroke cognitive assessments. Current methods of assessment, such as the pen-and-paper-based Montreal Cognitive Assessment (MoCA), is time-consuming and often reliant on seeing skilled clinicians in person. This is at a time when patients have a lot of often diverse rehabilitation needs. To address these challenges, our paper introduces the first system of its kind to be used for this cohort. CognoSpeak is an automated cognitive assessment system that people can use initially on the ward immediately post-stroke (baseline) and subsequently at home (follow-ups). CognoSpeak assesses cognitive decline by asking users to engage with a virtual agent by answering questions and completing clinically-motivated tasks and cognitive tests. The system then uses AI to extract and process speech, language, and interactional cues for cognitive decline. The system was originally developed for dementia; here, we show that it can successfully predict MoCA scores (regression) and identify cognitive decline predicated on a MoCA-based threshold (classification) in the stroke survivor cohort. We explore an extensive set of acoustic- and text-based features as well as different machine learning models. Leveraging a unique dataset of 55 SS CognoSpeak interactions, our findings show excellent performance for both regression and classification style prediction with the best regression result (Normalised Root Mean Squared Error (N-RMSE)) of 0.092. In addition, we show that direct classification of the MoCA score cutoff of 26 yields an F1-score of 0.74 (Specificity: 0.73, Sensitivity: 0.75) using a Logistic Regression Classifier. This demonstrates the first evidence of the system’s robustness and clinical potential.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».