Developing a more equitable language‐based automated assessment of cognition: CognoSpeak
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current common cognitive assessment tools more frequently misdiagnose patients from minority ethnic groups and those who speak English as an additional language. CognoSpeak is a language-based memory assessment tool underpinned by artificial intelligence. Avoiding bias within this system requires exposure to a diverse training population. METHODS: Research champions from within South Asian, Somali, and Chinese community groups were trained to recruit and assess participants using different pen-and-paper (Rowland Universal Dementia Assessment Scale (RUDAS), Multicultural Cognitive Examination (MCE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA)) and automated (CognoSpeak) cognitive assessments. RESULTS: To date, 146 participants (52 Somali, 53 South Asian, and 41 Chinese) have been recruited through these community centres, making up over 60% of the total number of BAME participants in CognoSpeak's training cohort (n >1500). Despite all participants being cognitively intact, preliminary data shows that the MoCA miscategorised 39.8% of the participants as cognitively impaired, compared to just 0.8% on the RUDAS and the MCE (p<.001). Initial analysis indicates that Somali participants scored significantly lower than monolingual English speakers across both CognoSpeak's verbal fluency tasks (Semantic: Animals, phonemic: 'P') (p<.001). However, Somali does not have the phoneme "P" meaning the fluency score may be artificially low, reflecting the importance of considering language background in cognitive assessments. We will present the relative accuracy of CognoSpeak's categorisation of participants from these cohorts compared to a White English Speaking monolingual cohort. CONCLUSION: Despite common usage, the MoCA may not be appropriate for minoritised communities and individuals who speak English as an additional language. This collaborative approach helped break down traditional barriers to research participation. We will expand these results to present the accuracy of CognoSpeak across different language backgrounds and ethnicities.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».