Editorial: Methods in artificial intelligence for dementia 2024
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Methods in artificial intelligence for dementiaDementia refers to a group of neurodegenerative diseases that cause a gradual decline in cognitive functions, affecting memory, thinking, decision-making, language, and motor skills.These symptoms worsen over time, impacting both patients and their caregivers (American Psychiatric Association, 2000).The main causes of dementia include Alzheimer's Disease (which accounts for about 50% of cases), cerebrovascular disease (25%), Lewy body disease (15%), and other conditions like Parkinson's and frontotemporal dementia (5%) (Burns and Iliffe, 2009).The risk of developing dementia increases with age, and as the population of older adults is projected to grow significantly by 2050, the societal impact of dementia care is expected to rise (World Health Organization, 2013).In 2015, there were about 47.5 million dementia cases worldwide, with new cases annually ranging from 10 to 15 per 1,000 people, most of which are due to Alzheimer's Disease.The average life expectancy after a dementia diagnosis is around 7 years (World Health Organization, 2015).Due to the growing global challenge, there is significant investment in preventing and detecting dementia early.Researchers are seeking costeffective and scalable methods to identify dementia in its early stages, from subtle signs like subjective memory loss to more severe forms like mild cognitive impairment and Alzheimer's dementia.This Research Topic aims to highlight the latest experimental techniques and methods of Artificial Intelligence used to investigate fundamental questions in dementia research, from risk factor and biomarker identification to genetics and dementia care.In total, five papers have been accepted on this topic and the findings are summarized below.Gregory et al. in the paper titled "Remote data collection speech analysis in people at risk for Alzheimer's disease dementia: usability and acceptability results" explored the feasibility of phone-based cognitive testing in people at risk for Alzheimer's disease.The study involved 68 participants who had baseline and 3-month follow-up measures.The first test was human-delivered, and the follow-up one was delivered using an automated phonebot.Results showed a high participant retention rate and minimal technical difficulties.The majority of the participants reported ease and comfort using the technology.It was demonstrated that phone-based cognitive assessments through these applications are not only feasible but also acceptable for midlife-to-older adults at risk for AD in the UK, which will have wider applications in remote clinical trials (Gregory et al.).
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».