AI + Portable Machine IDs Older Adults With Mild Cognitive Impairment

The combination of machine learning and a portable system can effectively measure multiple aspects of motor function to identify mild cognitive impairment (MCI) in older adults, according to a pilot study published online in the October-December 2024 issue of Alzheimer's Disease & Associated Disorders.

The researchers reported that three machine learning models (support vector machine, decision trees, and logistic regression) were trained and tested with the goal of classification of MCI based on static balance, gait, and sit-to-stand activities in both single- and dual-task conditions.

La combinación de aprendizaje automático y un sistema portátil puede medir con eficacia múltiples aspectos de la función motora para identificar el deterioro cognitivo leve (DCL) en adultos mayores, según un estudio piloto publicado en línea en el número de octubre-diciembre de 2024 de la revista Alzheimer's Disease & Associated Disorders.

Los investigadores informaron de que se entrenaron y probaron tres modelos de aprendizaje automático (máquina de vectores de soporte, árboles de decisión y regresión logística) con el objetivo de clasificar el DCL basándose en el equilibrio estático, la marcha y las actividades de sentarse y levantarse tanto en condiciones de una sola tarea como de doble tarea.

La combinaison de l'apprentissage automatique et d'un système portable peut mesurer efficacement plusieurs aspects de la fonction motrice pour identifier la déficience cognitive légère (DCL) chez les personnes âgées, selon une étude pilote publiée en ligne dans le numéro d'octobre-décembre 2024 de la revue Alzheimer's Disease & Associated Disorders.

Les chercheurs ont rapporté que trois modèles d'apprentissage automatique (machine à vecteur de support, arbres de décision et régression logistique) ont été formés et testés dans le but de classer les DCL en fonction de l'équilibre statique, de la démarche et des activités assis-debout dans des conditions de tâche unique et de double tâche.

A combinação de aprendizado de máquina e um sistema portátil pode medir com eficácia vários aspectos da função motora para identificar o comprometimento cognitivo leve (CCL) em adultos mais velhos, de acordo com um estudo piloto publicado on-line na edição de outubro-dezembro de 2024 da Alzheimer's Disease & Associated Disorders.

Os pesquisadores relataram que três modelos de aprendizado de máquina (máquina de vetor de suporte, árvores de decisão e regressão logística) foram treinados e testados com o objetivo de classificar a MCI com base no equilíbrio estático, na marcha e nas atividades de sentar e levantar em condições de tarefa única e dupla.

IA e dispositivo portátil identificam adultos mais velhos com deficiência cognitiva leve (MCI)