ReCOGnAIze app to detect mild cognitive impairment and vascular cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Mild Cognitive Impairment (MCI) is underdiagnosed due to subtle symptoms. Vascular Cognitive Impairment (VCI), the second leading cause of cognitive impairment, remains underdiagnosed due to varying non-amnestic manifestations. We aimed to develop and validate ReCOGnAIze, a gamified, interpretable digital app to detect MCI and VCI. METHODS A multi-phase, cross sectional study in an Asian community cohort with development phase (n=200) and validation with 235 independent participants having comprehensive neuroimaging and neuropsychological data. RESULTS In 235 subjects, ReCOGnAIze composite score accurately distinguished MCI from cognitively normal individuals (AUC = 0.90), outperforming the Montreal Cognitive Assessment (AUC = 0.70). For VCI detection, it achieved strong performance (n = 155; Average AUC = 0.85), identifying biomarkers of VCI; response time variability, task efficiency, consistent with known cerebrovascular disease impairments. DISCUSSION ReCOGnAIze is a scalable, explainable AI tool that accurately detects MCI and VCI, with interpretable clinical insights.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».