論文の概要: Detecting Cognitive Impairment and Psychological Well-being among Older Adults Using Facial, Acoustic, Linguistic, and Cardiovascular Patterns Derived from Remote Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14194v2
- Date: Mon, 23 Dec 2024 02:46:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:51:32.530317
- Title: Detecting Cognitive Impairment and Psychological Well-being among Older Adults Using Facial, Acoustic, Linguistic, and Cardiovascular Patterns Derived from Remote Conversations
- Title（参考訳）: 遠隔会話による顔・音響・言語・心血管パターンを用いた高齢者の認知障害・心理的幸福度の検出
- Authors: Xiaofan Mu, Salman Seyedi, Iris Zheng, Zifan Jiang, Liu Chen, Bolaji Omofojoye, Rachel Hershenberg, Allan I. Levey, Gari D. Clifford, Hiroko H. Dodge, Hyeokhyen Kwon,
- Abstract要約: 高齢化社会では、認知の低下を監視し、認知症リスクを示す社会的・心理的要因を特定するためのスケーラブルな方法が緊急に求められている。
機械学習の最近の進歩は、認知障害をリモートで検出し、神経症や心理的幸福のような関連する要因を評価する新しい機会を提供する。
実験の結果,言語パターンは認知障害の定量化に有用であるのに対し,表情や心血管パターンは性格や心理的幸福の定量化に有用であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.923344966877598
- License:
- Abstract: The aging society urgently requires scalable methods to monitor cognitive decline and identify social and psychological factors indicative of dementia risk in older adults. Our machine learning (ML) models captured facial, acoustic, linguistic, and cardiovascular features from 39 individuals with normal cognition or Mild Cognitive Impairment derived from remote video conversations and classified cognitive status, social isolation, neuroticism, and psychological well-being. Our model could distinguish Clinical Dementia Rating Scale (CDR) of 0.5 (vs. 0) with 0.78 area under the receiver operating characteristic curve (AUC), social isolation with 0.75 AUC, neuroticism with 0.71 AUC, and negative affect scales with 0.79 AUC. Recent advances in machine learning offer new opportunities to remotely detect cognitive impairment and assess associated factors, such as neuroticism and psychological well-being. Our experiment showed that speech and language patterns were more useful for quantifying cognitive impairment, whereas facial expression and cardiovascular patterns using photoplethysmography (PPG) were more useful for quantifying personality and psychological well-being.
- Abstract（参考訳）: 高齢化社会では、認知の低下を監視し、認知症リスクを示す社会的・心理的要因を特定するためのスケーラブルな方法が緊急に求められている。
我々の機械学習(ML)モデルは、遠隔ビデオ会話や分類された認知状態、社会的孤立、神経症、心理的幸福感から引き起こされた39人の顔、音響、言語、および心血管の特徴を捉えた。
臨床認知症評価尺度 (CDR) 0.5 (vs. 0) と受信者操作特性曲線 (AUC) の0.78領域, 0.75 AUC による社会的隔離, 0.71 AUC による神経症, 0.79 AUC による負の感情尺度の区別が可能であった。
機械学習の最近の進歩は、認知障害をリモートで検出し、神経症や心理的幸福のような関連する要因を評価する新しい機会を提供する。
実験の結果,認知障害の定量化には音声および言語パターンが有用であるのに対し,顔表情や心血管パターンの定量化にはPPGが有用であることが示唆された。
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