論文の概要: Addressing the Gaps in Early Dementia Detection: A Path Towards Enhanced Diagnostic Models through Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03147v1
- Date: Thu, 5 Sep 2024 00:52:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 22:33:03.254384
- Title: Addressing the Gaps in Early Dementia Detection: A Path Towards Enhanced Diagnostic Models through Machine Learning
- Title（参考訳）: 早期認知症検出におけるギャップへの対処--機械学習による診断モデルの改善に向けて
- Authors: Juan A. Berrios Moya,
- Abstract要約: この急激な世界的な高齢化傾向は、アルツハイマー病を含む認知症患者の増加につながっている。
認知テスト、ニューロイメージング、バイオマーカー分析といった従来の診断技術は、感度、アクセシビリティ、コストに重大な制限に直面している。
本研究は、早期認知症検出を促進するための変革的アプローチとして、機械学習(ML)の可能性を探るものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid global aging trend has led to an increase in dementia cases, including Alzheimer's disease, underscoring the urgent need for early and accurate diagnostic methods. Traditional diagnostic techniques, such as cognitive tests, neuroimaging, and biomarker analysis, face significant limitations in sensitivity, accessibility, and cost, particularly in the early stages. This study explores the potential of machine learning (ML) as a transformative approach to enhance early dementia detection by leveraging ML models to analyze and integrate complex multimodal datasets, including cognitive assessments, neuroimaging, and genetic information. A comprehensive review of existing literature was conducted to evaluate various ML models, including supervised learning, deep learning, and advanced techniques such as ensemble learning and transformer models, assessing their accuracy, interpretability, and potential for clinical integration. The findings indicate that while ML models show significant promise in improving diagnostic precision and enabling earlier interventions, challenges remain in their generalizability, interpretability, and ethical deployment. This research concludes by outlining future directions aimed at enhancing the clinical utility of ML models in dementia detection, emphasizing interdisciplinary collaboration and ethically sound frameworks to improve early detection and intervention strategies for Alzheimer's disease and other forms of dementia.
- Abstract（参考訳）: この急激な世界的な高齢化傾向は、アルツハイマー病を含む認知症患者の増加につながり、早期かつ正確な診断方法の必要性を浮き彫りにしている。
認知テスト、ニューロイメージング、バイオマーカー分析といった従来の診断技術は、特に初期の段階で、感度、アクセシビリティ、コストに重大な制限に直面している。
本研究では、認知アセスメント、ニューロイメージング、遺伝情報を含む複雑なマルチモーダルデータセットを解析・統合するためにMLモデルを活用することにより、早期認知症検出を強化するための機械学習(ML)の可能性を探る。
教師付き学習,深層学習,アンサンブル学習やトランスフォーマーモデルといった高度な技術,正確性,解釈可能性,臨床統合の可能性など,さまざまなMLモデルを評価するために,既存文献の総合的なレビューを行った。
この結果は、MLモデルが診断精度の向上と早期介入の実現に有意な可能性を示唆する一方で、その一般化可能性、解釈可能性、倫理的展開に課題が残っていることを示唆している。
本研究は、認知症検出におけるMLモデルの臨床的有用性向上を目的とした今後の方向性を概説し、アルツハイマー病などの認知症に対する早期発見・介入戦略を改善するための学際的協調と倫理的健全な枠組みを強調した。
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