使用运动数据检测痴呆症的人工智能:一个范围审查
Lily Puterman-Salzman1, Jory Katz1, Howard Bergman1
1Department of Family Medicine, McGill University, Montreal, QC, Canada.
Dementia and geriatric cognitive disorders extra
|November 6, 2023
概括
人工智能 (AI) 在使用运动数据检测痴呆症方面表现有前途. 需要进一步的研究来比较人工智能与传统方法,并确保为所有人群提供公平,可访问的干预措施.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 计算机科学 计算机科学
- 老年学是一门学科.
背景情况:
- 痴呆症是一种神经退行性疾病,导致认知和心理衰退.
- 人工智能 (AI) 为痴呆症的检测和查提供了潜力.
- 关于使用运动数据在痴呆症检测中使用人工智能应用的研究有限.
研究的目的:
- 识别和评估用于痴呆症检测的AI干预措施.
- 专注于人工智能利用运动数据进行查和诊断.
主要方法:
- 根据奥马利和乔安娜·布里格斯研究所的指南进行范围审查.
- 遵守PRISMA-ScR检查清单进行报告.
- 在2020年11月之前进行全面的数据库搜索 (MEDLINE,EMBASE,科学网,CINAHL,IEEE Xplore).
- 包括多样化的人口和医疗保健机构.
- 排除帕金森病和亨廷顿病研究.
- 两名独立审稿人对文章进行了选,第三名审稿人对不同意见进行了选.
主要成果:
- 最初确定了2632篇文章;从运动跟踪数据类别中合成了20篇论文.
- 人工智能干预评估了认知表现 (25%),选了痴呆症/认知衰退 (40%),调查了视觉行为 (20%),分析了运动行为 (15%).
结论:
- 人工智能系统显示了通过运动跟踪检测痴呆症的潜力.
- 存在研究差距,需要与传统查方法进行比较.
- 未来的研究应该针对性别,性别,种族和文化因素,以实现公平的人工智能干预.
