Artificial Intelligence and Machine Learning in Neurodegenerative Disease Diagnosis: Techniques, Data Modalities, Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative disorders (NDDs), i.e., Alzheimer's Disease (AD), Parkinson's Disease (PD), and Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS), are a severe global health concern because of their increasing prevalence and challenge in early and accurate diagnosis. The traditional diagnostic tools rely on subjective clinical opinion and diagnose the disease late and therefore exclude early intervention. In this review, we discuss the revolutionary promise of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) methods for enhancing the diagnosis of these disorders. We discuss different data modalities used, e.g., neuroimaging (MRI, PET), biological fluid markers (CSF, blood), electrophysiological signals (EEG, EMG), and clinical/behavioral data. We discuss the principal AI/ML methods, e.g., traditional machine learning schemes and deep learning methods, in the context of their being used for different neurodegenerative disorders. We discuss the challenges faced now, e.g., data availability, model interpretability, and generalizability, as well as the imperative ethical and regulatory concerns. Finally, this paper suggests possible future directions of research, e.g., multi-modal data fusion, explainable AI, federated learning, and personalized diagnostic strategies towards accelerating the translation of AI/ML innovations to clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».