Utilizando datos de conducción naturalistas y técnicas de aprendizaje automático, los investigadores de la Escuela de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia y la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Fundación Fu de Columbia han desarrollado algoritmos de alta precisión para detectar el deterioro cognitivo leve y la demencia en conductores mayores. Los datos de conducción naturalistas se refieren aa los datos capturados a través de dispositivos de grabación en el vehículo u otras tecnologías en el entorno del mundo real. Estos datos podrían procesarse para medir la exposición al manejo, el espacio y el rendimiento con gran detalle. Los hallazgos se publican en la revista Geriatría .
Los investigadores desarrollaron modelos de bosques aleatorios, una técnica estadística ampliamente utilizada en IA para clasificar el estado de la enfermedad, que funcionó excepcionalmente bien ". Basado en variables derivadas de los datos de conducción naturalistas y características demográficas básicas, como edad, sexo, raza / etniay el nivel educativo, podríamos predecir el deterioro cognitivo leve y la demencia con un 88 por ciento de precisión ", dijo Sharon Di, profesora asociada de ingeniería civil y mecánica de ingeniería en Columbia Engineering y autora principal del estudio.
Los investigadores construyeron 29 variables utilizando los datos de conducción naturalistas capturados por dispositivos de grabación en el vehículo de 2977 participantes del proyecto Longitudinal Research on Aging Drivers LongROAD, un estudio de cohorte multisitio patrocinado por la AAA Foundation for Traffic Safety. En ese momentode la inscripción, los participantes eran conductores activos de entre 65 y 79 años y no tenían un deterioro cognitivo significativo ni afecciones médicas degenerativas. Los datos utilizados en este estudio abarcaron el período de tiempo de agosto de 2015 a marzo de 2019.
Entre los 2977 participantes cuyos autos fueron equipados con los dispositivos de grabación en el vehículo, 33 fueron diagnosticados recientemente con deterioro cognitivo leve y 31 con demencia en abril de 2019. Los investigadores entrenaron una serie de modelos de aprendizaje automático para detectar deterioro cognitivo leve / demenciay descubrió que el modelo basado en las variables de conducción y las características demográficas tenía una precisión del 88 por ciento, mucho mejor que los modelos basados únicamente en las características demográficas 29 por ciento y las variables de conducción solamente 66 por ciento.discapacidad y demencia, seguidos por el porcentaje de viajes realizados dentro de las 15 millas de la casa, raza / origen étnico, minutos por cadena de viajes es decir, duración de los viajes que comienzan y terminan en casa, minutos por viaje y número de eventos de frenado brusco con desaceleracióntasas ≥ 0,35 g.
"Conducir es una tarea compleja que implica procesos cognitivos dinámicos y que requiere funciones cognitivas esenciales y habilidades motoras perceptivas. Nuestro estudio indica que las conductas de conducción naturalistas se pueden utilizar como marcadores integrales y fiables del deterioro cognitivo leve y la demencia", dijo Guohua Li, MD, DrPH, profesor de epidemiología y anestesiología en Columbia Mailman School of Public Health y Vagelos College of Physicians and Surgeons, y autor principal. "Si se validan, los algoritmos desarrollados en este estudio podrían proporcionar una herramienta de detección novedosa y discreta para la detección y el tratamiento tempranosde deterioro cognitivo leve y demencia en conductores mayores ".
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Materiales proporcionado por Escuela de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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