穿戴式传感器技术和步态分析用于早期发现痴呆症:趋势和未来方向

科学领域:

• 神经科学和生物医学工程
• 老年学和计算科学 计算机科学

背景情况:

• 痴呆症的诊断需要早期发现临床前认知能力下降.
• 与认知功能相关的步态障碍是潜在的数字生物标志物.
• 可穿戴传感器技术提供了非侵入性的监控方法.

研究的目的:

• 系统地审查和绘制可穿戴传感器和步态分析用于早期痴呆症诊断 (2010-2025) 的科学成果.
• 确定这一领域的关键研究主题,合作和知识差距.

主要方法:

• 对126项Scopus索引研究 (2010-2025) 的图书统计分析.
• 使用VOSviewer进行网络分析和关键字共发生的分析.
• 在研究领域内确定主题集群.

主要成果:

• 研究跨越多个学科:神经学,老年病学,生物医学工程和计算科学.
• 确定了四个主要的研究集群:痴呆症方面,老年人的移动性,步态/虚弱技术和衰老/认知衰退.
• 在纵向验证,方法标准化和临床整合方面存在重大差距.

结论:

• 来自传感器的步态指标显示,它有望增强早期痴呆症诊断协议.
• 跨学科的合作对于开发可扩展的,神经退行性疾病的非侵入性诊断解决方案至关重要.
• 需要进一步的研究来解决验证和临床实施的挑战.