Using Machine Learning to Explore Multimodal Digital Markers for Early Detection of Cognitive Impairment in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recent technological advancements have revolutionized our approach to healthcare, enabling us to harness the potential of smartphones and wearables to collect data that can be used to characterize Alzheimer’s disease (AD) heterogeneity and to develop digital biomarkers. Our focus is to create comprehensive cross‐domain digital datasets and establish an infrastructure that allows for seamless data sharing. Central to accelerating the potential of digital biomarkers for more accurate and early detection is privacy‐protecting data access, which when combined with deep molecular phenotyping, will enhance our understanding of the biological mechanisms underlying clinical expression. Methods In the preliminary phase of this project, we analyzed data from 64 participants from the Boston University Alzheimer’s Disease Research Center and encompassing approximately 1480 variables. Our analysis approach leverages a novel machine learning (ML) technology, Attractor AI, that is capable of differentiating causal and non‐causal subpopulations within small patient or study populations and large volumes of measures, enhancing the efficacy of predictive models. Results We were able to subcategorize 50% of the 27 cognitively impaired (CI) subjects. A notable discovery was a distinct subpopulation of 8 individuals, 7 of whom were CI, characterized significantly by higher sleep‐derived variables such as various desaturation thresholds and periodicity measures (p=0.008‐0.00007). Additionally, incorporating maximum heart rate, revealed another group of 8 subjects, 6 identified as CI, distinguished by elevated heart rate during one or more of their measuring instances (p=10‐10). Conclusions While these results are preliminary, they signal a promising direction to cluster subgroups of people along similar dimensions, laying the groundwork for a precision medicine solution. Our future endeavors include expanding the scope of multimodal digital data to encompass aspects like vocalization and speech patterns derived from cognitive assessments, gait analysis, physical activity, and other cognitive tests. The integration of these diverse data streams, coupled with our preliminary sleep analysis findings, has the potential to result in a robust and accurate subgrouping system for CI to help identification of AD risk pathways that might be amenable to early intervention and either delay or prevent potential transition to AD.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».