Revolutionary Low-Cost Method Identifies Dementia Risk Early for Under $1

A new low-cost method uses machine learning to predict dementia risk from electronic health records, enabling early intervention and resource access. Researchers are refining the tool through clinical trials to integrate diverse data for enhanced accuracy.

Risk detection plays a crucial role in care management and can potentially influence the progression of the disease.

Researchers from the Regenstrief Institute, Indiana University, and Purdue University have introduced a cost-effective, scalable approach for the early detection of individuals at risk for dementia. Although dementia remains incurable, addressing common risk factors may help lower the likelihood of developing the condition or slow the progression of cognitive decline.

Un nuevo método de bajo coste utiliza el aprendizaje automático para predecir el riesgo de demencia a partir de historiales médicos electrónicos, lo que permite una intervención temprana y el acceso a recursos. Los investigadores están perfeccionando la herramienta mediante ensayos clínicos para integrar datos diversos y mejorar la precisión.

La detección del riesgo desempeña un papel crucial en la gestión de los cuidados y puede influir potencialmente en la progresión de la enfermedad.

Investigadores del Instituto Regenstrief, la Universidad de Indiana y la Universidad de Purdue han presentado un método rentable y escalable para la detección precoz de personas con riesgo de demencia. Aunque la demencia sigue siendo incurable, abordar los factores de riesgo comunes puede ayudar a reducir la probabilidad de desarrollar la enfermedad o ralentizar la progresión del deterioro cognitivo.

Une nouvelle méthode peu coûteuse utilise l'apprentissage automatique pour prédire le risque de démence à partir des dossiers médicaux électroniques, ce qui permet une intervention précoce et l'accès aux ressources. Les chercheurs affinent l'outil par le biais d'essais cliniques afin d'intégrer diverses données pour une plus grande précision.

La détection des risques joue un rôle crucial dans la gestion des soins et peut potentiellement influencer la progression de la maladie.

Des chercheurs de l'Institut Regenstrief, de l'Université de l'Indiana et de l'Université de Purdue ont introduit une approche rentable et évolutive pour la détection précoce des personnes présentant un risque de démence. Bien que la démence reste incurable, la prise en compte des facteurs de risque communs peut contribuer à réduire la probabilité de développer la maladie ou à ralentir la progression du déclin cognitif.

Um novo método de baixo custo usa o aprendizado de máquina para prever o risco de demência a partir de registros eletrônicos de saúde, permitindo a intervenção precoce e o acesso a recursos. Os pesquisadores estão refinando a ferramenta por meio de testes clínicos para integrar diversos dados e aumentar a precisão.

A detecção de risco desempenha uma função crucial no gerenciamento de cuidados e pode influenciar a progressão da doença.

Pesquisadores do Regenstrief Institute, da Universidade de Indiana e da Universidade de Purdue introduziram uma abordagem econômica e dimensionável para a detecção precoce de indivíduos com risco de demência. Embora a demência continue incurável, a abordagem de fatores de risco comuns pode ajudar a reduzir a probabilidade de desenvolver a doença ou retardar a progressão do declínio cognitivo.

Un revolucionario método de bajo coste detecta precozmente el riesgo de demencia por menos de un dólar