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Usando dados de condução naturalistas para a detecção atempada de prejuízo e de demência cognitivos suaves

Usando técnicas de aprendizagem de condução naturalistas dos dados e da máquina, os pesquisadores na escola do carteiro da Universidade de Columbia da saúde pública e a escola de fundação do Fu de Colômbia da engenharia e de ciência aplicada desenvolveram algoritmos altamente exactos para detectar o prejuízo e a demência cognitivos suaves em uns motoristas mais velhos. Os dados de condução naturalistas referem os dados capturados através dos dispositivos da gravação do em-veículo ou as outras tecnologias no ajuste do real-mundo. Estes dados podiam ser processados para medir conduzir a exposição, o espaço e o desempenho em grande detalhe. Os resultados são publicados na geriatria do jornal.

Os pesquisadores desenvolveram os modelos aleatórios das florestas, uma técnica estatística amplamente utilizada no A1 para classificar o estado da doença, que executou excepcionalmente bem. (Como sobre este primeiro frase com definição apenas para carteiro versão?) “baseado em variável derivou-se de naturalista conduzindo dados e básico demográfico característica, como idade, sexo, nível da raça/afiliação étnica e da educação, nós poderíamos prever o prejuízo cognitivo suave e demência com 88 por cento de precisão, “disse Di de Sharon, professor adjunto da engenharia civil e mecânicos da engenharia na engenharia de Colômbia e o autor principal do estudo.

Os investigador construíram 29 variáveis que usam os dados de condução naturalistas capturados por dispositivos da gravação do em-veículo de 2977 participantes da pesquisa longitudinal sobre motoristas do envelhecimento (LongROAD) projectam-se, um estudo de coorte multisite patrocinado pela fundação do AAA para a segurança de tráfego. Na altura do registro, os participantes eram motoristas activos envelhecidos 65-79 anos e tinham o prejuízo cognitivo não significativo e problemas médicos degenerativos. Os dados usados neste estudo mediram o período de tempo desde agosto de 2015 até março de 2019.

Entre os 2977 participantes cujos os carros foram providos com os dispositivos da gravação do em-veículo, 33 foram diagnosticados recentemente com prejuízo cognitivo suave e 31 por cento com demência daqui até abril de 2019. Os pesquisadores treinaram uma série de modelos da aprendizagem de máquina para detectar o prejuízo/demência cognitivos suaves e encontraram que o modelo baseado em conduzir variáveis e características demográficas tinha 88 por cento exacto, muito melhor do que os modelos baseados em características demográficas somente (29 por cento) e conduzindo variáveis somente (66 por cento). A análise mais aprofundada revelou que a idade era a mais com carácter de previsão do prejuízo cognitivo suave e a demência, seguida pela porcentagem das viagens viajou dentro de 15 milhas de HOME, de raça/afiliação étnica, de actas pela corrente de viagem (isto é, comprimento das viagens que começam e que terminam em casa), de actas pela viagem, e de número de eventos de travagem duros com taxas da retardação? 0,35 G.

Conduzir é uma tarefa complexa que envolve processos cognitivos dinâmicos e exigência de funções cognitivas essenciais e de habilidades de motor perceptual. Nosso estudo indica que isso os comportamentos de condução naturalistas podem ser usados como marcadores detalhados e seguros para o prejuízo e a demência cognitivos suaves. Se validados, os algoritmos desenvolvidos neste estudo podiam fornecer uma ferramenta nova, discreta da selecção para a detecção atempada e a gestão do prejuízo e da demência cognitivos suaves em uns motoristas mais velhos.”

Guohua Li, DM, DrPH, professor da epidemiologia e a anestesiologia na escola do carteiro de Colômbia da saúde pública e a faculdade de Vagelos dos médicos e os cirurgiões, e autor superior

Source:
Journal reference:

Di, X., et al. (2021) Using Naturalistic Driving Data to Predict Mild Cognitive Impairment and Dementia: Preliminary Findings from the Longitudinal Research on Aging Drivers (LongROAD) Study. Geriatrics. doi.org/10.3390/geriatrics6020045.