人工智能检测老年人走路时的认知障碍
Shuichi P Obuchi1, Motonaga Kojima2, Hiroyuki Suzuki3
1Research Team for Human Care Tokyo Metropolitan Institute for Geriatrics and Gerontology Itabashi-ku Tokyo Japan.
Alzheimer's & dementia (Amsterdam, Netherlands)
|September 27, 2024
概括
人工智能 (AI) 可以分析步行模式,以检测老年人的早期认知障碍. 这种人工智能辅助的步态分析显示了早期痴呆症检测和预防策略的前景.
科学领域:
- 老年学是指老年学的学科.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 对社区生活的老年人来说,早期发现认知障碍至关重要.
- 使用传感器的步态分析为认知评估提供了潜在的非侵入性方法.
研究的目的:
- 调查人工智能 (AI) 辅助分析行走过程中的线性加速和角速度的可行性,以检测早期认知障碍.
- 探索人工智能驱动的步态分析在识别老年人认知衰退方面的潜力.
主要方法:
- 一项涉及879名没有痴呆症的参与者的横截面研究.
- 传感器在舒适的步行过程中记录了三轴线性加速和角速度.
- 深度学习模型分析了12302步行步伐,以根据步行数据识别认知障碍.
主要成果:
- 人工智能模型实现了高性能,平均灵敏度为0.961,特异性为0.643,曲线下的面积为0.833.
- 这些模型在区分与认知状态相关的步态模式方面表现出显著的准确性.
结论:
- 人工智能支持的步态分析是检测认知障碍早期迹象的可行工具.
- 将这种人工智能模型集成到移动设备中可以促进广泛的早期痴呆症检测和预防.


