Assessment improved of cognitive impairment with artificial intelligence in the user‐web‐mobile application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The World Health Organization forecasts a population of 2,000 million people over 60 years by the year 2050, with 7% of this population suffering from dementia. Making a constant clinical‐technological evaluation of older adults allows early detection of the disease and provides a better quality of life for the patient. In this sense, the research and development of innovative technological systems for the early detection of the disease, its monitoring and management of the growing number of patients with cognitive diseases has increased in recent years, integrating data collection and its automatic processing based on geriatric metrics into these systems using artificial intelligence (AI) methods. Method This research presents an interactive web platform that allows users with any intelligent device with internet access, to remotely perform an automated assessment of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test. We use AI and neural network methods for binary and multiclass classification to obtain assessment scores according to geriatric metrics. The application provides an automated evaluation of the MoCA test, which can then be validated remotely by a mental health specialist. Result The tests performed show a correct correspondence in the handling of the information and results of each MoCA item with respect to the database. For the test database evaluated with the application, results are obtained with 100% accuracy and equal to the evaluations performed by specialists. Conclusion This automated assessment provides great help to the medical specialist in the process of detection and evaluation of cognitive impairment, significantly improving the quality of healthcare. The management and organization for the follow‐up of the patient’s cognitive impairment is done through the information of the tests performed, their evaluation and the clinical history of each patient. This information is consulted and managed by the doctor for the patient’s follow‐up; the caregiver/family member has access to tests performed, their evaluation and all the follow‐up that the doctor gives to the patient. The interface was developed thinking in the elderly. It is intuitive, with the relevant information and graphic elements, the procedure for using the application is explained step‐by‐step, the colors used are comfortable for eye care.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».