論文の概要: Unmasking Parkinson's Disease with Smile: An AI-enabled Screening Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02588v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 18:23:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 19:47:34.990505
• Title: Unmasking Parkinson's Disease with Smile: An AI-enabled Screening Framework
• Title（参考訳）: パーキンソン病をスマイルで救う:AIを利用したスクリーニングフレームワーク
• Authors: Tariq Adnan, Md Saiful Islam, Wasifur Rahman, Sangwu Lee, Sutapa Dey Tithi, Kazi Noshin, Imran Sarker, M Saifur Rahman, Ehsan Hoque
• Abstract要約: PD患者256名を含む1,059名から,3,871本のビデオを収集した。 顔表情の低下を特徴とするPDの著明な症状である視力低下に関連する特徴を抽出した。 これらの特徴に基づいてトレーニングされたAIモデルのアンサンブルは89.7%の精度に達し、受信者動作特性(AUROC)は89.3%となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.673889641081601
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parkinson's disease (PD) diagnosis remains challenging due to lacking a reliable biomarker and limited access to clinical care. In this study, we present an analysis of the largest video dataset containing micro-expressions to screen for PD. We collected 3,871 videos from 1,059 unique participants, including 256 self-reported PD patients. The recordings are from diverse sources encompassing participants' homes across multiple countries, a clinic, and a PD care facility in the US. Leveraging facial landmarks and action units, we extracted features relevant to Hypomimia, a prominent symptom of PD characterized by reduced facial expressions. An ensemble of AI models trained on these features achieved an accuracy of 89.7% and an Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUROC) of 89.3% while being free from detectable bias across population subgroups based on sex and ethnicity on held-out data. Further analysis reveals that features from the smiling videos alone lead to comparable performance, even on two external test sets the model has never seen during training, suggesting the potential for PD risk assessment from smiling selfie videos.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(pd)の診断は、信頼できるバイオマーカーの欠如と臨床治療へのアクセスの制限のため、依然として困難である。 本研究では,pdのスクリーンへのマイクロ表現を含む最大のビデオデータセットの解析を行う。 PD患者256名を含む1,059名から3,871本のビデオを収集した。 録音は、複数の国にまたがる参加者の自宅、クリニック、米国のPDケア施設を含む様々な資料から作成されている。 顔の表情の低下を特徴とするPDの顕著な症状である低視症に関連する特徴を抽出した。 これらの特徴に基づいて訓練されたaiモデルのアンサンブルは、精度89.7%、受信者の操作特性(auroc)の下の領域89.3%を達成し、保留データに基づく性別と民族に基づく集団間の検出可能なバイアスを免れた。 さらなる分析により、スマイルビデオのみからの機能は、トレーニング中にモデルが見たことのない2つの外部テストセットでも同等のパフォーマンスをもたらすことが判明し、スマイルセルフィービデオによるpdリスク評価の可能性も示唆された。

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