論文の概要: Advancing computerized cognitive training for early Alzheimer's disease
in a Covid-19 pandemic and post-pandemic world
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14344v2
- Date: Fri, 15 May 2020 15:57:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-21 19:28:00.108015
- Title: Advancing computerized cognitive training for early Alzheimer's disease
in a Covid-19 pandemic and post-pandemic world
- Title(参考訳): Covid-19パンデミックとポストパンデミック世界における早期アルツハイマー病に対するコンピュータ認知トレーニングの促進
- Authors: Kaylee A. Bodner, Terry E. Goldberg, D. P. Devanand, P. Murali
Doraiswamy
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、モバイルの健康アプリケーションや遠隔医療を、ツールを必須の医療インフラに変えた。
人工的なインテリジェントな会話エージェントは 病院や政府機関が 患者からの 症状や治療に関するクエリを 調査するために使用しました
デジタルヘルスツールはまた、自宅や老人ホームや老人ホームで孤立した人々に対して、神経心理学的、心理的自己ヘルプを提供する上でも有益であることが証明された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has transformed mobile health applications and
telemedicine from nice to have tools into essential healthcare infrastructure.
This need is particularly great for the elderly who, due to their greater risk
for infection, may avoid medical facilities or be required to self-isolate.
These are also the very groups at highest risk for cognitive decline. For
example, during the COVID-19 pandemic artificially intelligent conversational
agents were employed by hospitals and government agencies (such as the CDC) to
field queries from patients about symptoms and treatments. Digital health tools
also proved invaluable to provide neuropsychiatric and psychological self-help
to people isolated at home or in retirement centers and nursing homes.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、モバイルの健康アプリケーションや遠隔医療を、ツールを必須の医療インフラに変えた。
この必要性は、感染のリスクが高く、医療施設を避けたり、自己隔離を要求される高齢者にとって特に大きい。
これらはまた、認知的低下のリスクが最も高いグループでもある。
例えば、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの間、人工的にインテリジェントな会話エージェントが病院や政府機関(CDCなど)に使われ、症状や治療に関する患者からの問い合わせに焦点が当てられた。
デジタルヘルスツールはまた、在宅または老人ホームで隔離された人々や老人ホームで神経心理学的および心理的セルフヘルプを提供するのに有用であることが証明された。
関連論文リスト
- Using Audio Data to Facilitate Depression Risk Assessment in Primary
Health Care [15.707539831910587]
テレヘルスの相談には、接続性の悪いり、通話が切れたりといったビデオの問題がしばしばある。
本研究では,うつ病のリスクを予測するために音声データを利用することに焦点を当てた。
私たちはうつ病のリスクを予測する機械学習モデルを構築しました。
これらの発見は、うつ病のスクリーニングや治療に役立つ様々なツールにつながる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T01:55:49Z) - Identifying Risk Factors for Post-COVID-19 Mental Health Disorders: A
Machine Learning Perspective [0.0]
我々は、機械学習技術を利用して、COVID-19後のメンタルヘルス障害に関連するリスク要因を特定しました。
年齢、性別、居住地は、精神疾患の発症に影響を及ぼす重要な人口統計要因であった。
新型コロナウイルス感染症の重症度は、重要な臨床予測因子であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T22:30:11Z) - Mental Illness Classification on Social Media Texts using Deep Learning
and Transfer Learning [55.653944436488786]
世界保健機関(WHO)によると、約4億5000万人が影響を受ける。
うつ病、不安症、双極性障害、ADHD、PTSDなどの精神疾患。
本研究では、Redditプラットフォーム上の非構造化ユーザデータを分析し、うつ病、不安、双極性障害、ADHD、PTSDの5つの一般的な精神疾患を分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-03T11:33:52Z) - A Machine Learning Analysis of COVID-19 Mental Health Data [0.0]
2019年12月、中国武漢で新型コロナウイルス(SARS-Cov-2)が最初に確認された。
本稿では、新型コロナウイルスのパンデミックが米国における最前線労働者のメンタルヘルスに与える影響について分析する。
メンタルヘルス調査データに適用された多くのモデルの解釈を通じて、最前線労働者のメンタルヘルスの低下を予測する上で最も重要な要因がヘルスケアの役割であると結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-01T02:00:44Z) - The Role of Robotics in Infectious Disease Crises [46.43737882437637]
新型コロナウイルスの感染拡大を受け、医療・公共安全・経済システムの課題が浮き彫りになっている。
感染症の流行に伴うエンジニアリング上の課題を予知し、解決する上で、補完的な必要性がある。
技術的能力が向上し、将来ロボットシステムの設置基盤が増加するにつれ、将来の危機においてさらに重要な役割を果たす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T22:54:12Z) - A Survey on Applications of Artificial Intelligence in Fighting Against
COVID-19 [75.84689958489724]
SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスのパンデミックは世界中で急速に広がり、世界的な感染拡大につながっている。
新型コロナウイルス対策の強力なツールとして、人工知能(AI)技術はこのパンデミックに対抗するために広く利用されている。
この調査では、新型コロナウイルス対策におけるAIテクノロジの既存および潜在的応用に関する包括的見解を、医療とAI研究者に提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-04T22:48:15Z) - The challenges of deploying artificial intelligence models in a rapidly
evolving pandemic [10.188172055060544]
我々は、AIモデルの可能性を加速するために、基礎研究と応用研究の両方が不可欠であると主張する。
この視点は、世界の科学コミュニティが将来の病気の発生に対してより効果的に対処する方法を垣間見ることができるかもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-19T21:11:48Z) - COVI White Paper [67.04578448931741]
接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。
カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T07:40:49Z) - An Early Study on Intelligent Analysis of Speech under COVID-19:
Severity, Sleep Quality, Fatigue, and Anxiety [30.38857493053493]
2020年3月、世界保健機関(WHO)は新型コロナウイルスの感染拡大を世界的なパンデミックとして発表した。
本研究は、新型コロナウイルス患者に対するインテリジェント音声分析の潜在的なユースケースの開発に焦点をあてる。
音声のみに基づくモデルを構築し,重症度,睡眠品質,疲労,不安などの4つの側面から患者の健康状態を自動的に分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-30T20:47:05Z) - Digital Ariadne: Citizen Empowerment for Epidemic Control [55.41644538483948]
新型コロナウイルスの危機は、1918年のH1N1パンデミック以来、公衆衛生にとって最も危険な脅威である。
技術支援による位置追跡と接触追跡は、広く採用されれば、感染症の拡散を抑えるのに役立つかもしれない。
個人のデバイス上での自発的な位置情報とBluetoothトラッキングに基づいて、"diAry"や"digital Ariadne"と呼ばれるツールを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-16T15:53:42Z) - Mapping the Landscape of Artificial Intelligence Applications against
COVID-19 [59.30734371401316]
世界保健機関(WHO)は、SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスの感染をパンデミックと宣言した。
我々は、機械学習と、より広範に、人工知能を用いた最近の研究の概要を、新型コロナウイルス危機の多くの側面に取り組むために提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T12:30:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。