Machine Learning Predicts Who will Decline Faster in Alzheimer’s

By harnessing everyday clinical assessments, researchers demonstrate that personalized 12-month forecasts of cognitive and functional change in dementia can be achieved without expensive imaging or invasive testing.

Study design and analysis pipeline. Clinical assessments are collected at regular intervals throughout the Minder study (a). Features used for statistical analysis and predictive modelling included clinical assessment scores, participant demographics, and comorbidities (b). 

Participants were first grouped based on their relative cognitive and functional decline trajectories. 

Aprovechando las evaluaciones clínicas cotidianas, los investigadores demuestran que es posible realizar previsiones personalizadas a 12 meses vista de los cambios cognitivos y funcionales en la demencia sin necesidad de costosas pruebas de imagen o invasivas.

Diseño del estudio y proceso de análisis. Las evaluaciones clínicas se recogen a intervalos regulares a lo largo del estudio Minder (a). Las características utilizadas para el análisis estadístico y la modelización predictiva incluyeron las puntuaciones de las evaluaciones clínicas, los datos demográficos de los participantes y las comorbilidades (b).

En primer lugar, se agrupó a los participantes en función de sus trayectorias relativas de deterioro cognitivo y funcional.

En exploitant les évaluations cliniques quotidiennes, les chercheurs démontrent qu'il est possible d'établir des prévisions personnalisées à 12 mois des changements cognitifs et fonctionnels dans la démence, sans recourir à une imagerie coûteuse ou à des tests invasifs.

Conception de l'étude et pipeline d'analyse. Les évaluations cliniques sont recueillies à intervalles réguliers tout au long de l'étude Minder (a). Les caractéristiques utilisées pour l'analyse statistique et la modélisation prédictive comprennent les scores des évaluations cliniques, les données démographiques des participants et les comorbidités (b).

Les participants ont d'abord été regroupés en fonction de leurs trajectoires relatives de déclin cognitif et fonctionnel.

Sfruttando le valutazioni cliniche quotidiane, i ricercatori dimostrano che è possibile ottenere previsioni personalizzate a 12 mesi dei cambiamenti cognitivi e funzionali nella demenza senza ricorrere a costosi esami di imaging o a test invasivi.

Disegno dello studio e analisi. Le valutazioni cliniche vengono raccolte a intervalli regolari nel corso dello studio Minder (a). Le caratteristiche utilizzate per l'analisi statistica e la modellazione predittiva includono i punteggi delle valutazioni cliniche, i dati demografici dei partecipanti e le comorbidità (b).

I partecipanti sono stati innanzitutto raggruppati in base alle loro traiettorie relative di declino cognitivo e funzionale.

Ao aproveitar as avaliações clínicas diárias, os pesquisadores demonstram que é possível obter previsões personalizadas de 12 meses de alterações cognitivas e funcionais na demência sem exames de imagem caros ou testes invasivos.

Projeto do estudo e pipeline de análise. As avaliações clínicas são coletadas em intervalos regulares durante o estudo Minder (a). Os recursos usados para análise estatística e modelagem preditiva incluíram pontuações de avaliação clínica, dados demográficos dos participantes e comorbidades (b).

Os participantes foram primeiramente agrupados com base em suas trajetórias relativas de declínio cognitivo e funcional.

El aprendizaje automático predice quién declinará más rápido en Alzheimer