論文の概要: Technological Advances in Detecting and Managing Cognitive Impairment in Older Adults: Trends, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.28687v1
• Date: Thu, 30 Jul 2026 06:38:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-03 14:29:40.371878
• Title: Technological Advances in Detecting and Managing Cognitive Impairment in Older Adults: Trends, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: 高齢者の認知障害の検出・管理における技術進歩 : 動向,課題,今後の方向性
• Abstract要約: 本稿では,高齢者の認知障害の検出・管理における最近の技術進歩について述べる。 デジタルマーカーは人工知能(AI)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)を通じて統合される この分野の短期的な約束は、早期発見と行動可能でパーソナライズされたケアを結び付ける信頼性があり、マルチモーダルで、縦に検証されたシステムにある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As populations age, cognitive decline from mild cognitive impairment (MCI) to dementia is a defining health challenge of the coming decades, yet routine assessment often misses its earliest signs. This article critically synthesizes recent technological advances for detecting and managing cognitive impairment in older adults, spanning neurophysiological signals (chiefly electroencephalography, EEG), structural and molecular neuroimaging (MRI and amyloid/tau PET), blood-based biomarkers, and digital markers, integrated through artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and deep learning (DL). Beyond summarizing, it contributes a cross-disciplinary taxonomy, a methodological-rigor lens foregrounding subject- and site-independent validation, an integrative early-detection framework linking tiered screening to intervention, and comparison tables of detection methods, interventions, and risk and protective factors. EEG markers (alpha/theta changes, P300 latency) and deep models (CNNs, LSTM/BiLSTM, transformers, self-supervised EEG foundation models) report strong accuracy, yet many rest on small, single-site datasets unlikely to survive rigorous external validation. Elsewhere, gains are tangible: plasma p-tau217 has reached clinical utility, with the first blood test cleared to aid Alzheimer's diagnosis in 2025; anti-amyloid therapies (lecanemab, donanemab) are approved despite modest, contested benefits; and multidomain lifestyle prevention has matured. Wearable, remote, speech, and virtual-reality tools enable continuous, ecologically valid monitoring, and multimodal fusion improves sensitivity and specificity. Barriers remain: standardization, explainability, data privacy, and equitable, externally validated deployment. The field's near-term promise lies in trustworthy, multimodal, longitudinally validated systems linking early detection to actionable, personalized care.
• Abstract（参考訳）: 人口の高齢化に伴い、軽度認知障害(MCI)から認知症への認知低下は今後数十年の健康上の課題として決定されるが、定期的な評価は初期の兆候を見逃すことが多い。 本稿では,脳波,脳波,構造的および分子的ニューロイメージング(MRIとアミロイド/タウPET),血液ベースのバイオマーカー,デジタルマーカーを,人工知能(AI),機械学習(ML),深層学習(DL)など,高齢者の認知障害の検出・管理における最近の技術進歩を批判的に要約する。 要約以外にも、学際的分類学、対象者および部位非依存の検証のための方法論的厳密なレンズフォアグラウンド、タイレッドスクリーニングを介入にリンクする統合早期検出フレームワーク、検出方法、介入、リスクおよび保護因子の比較表などに貢献している。 EEGマーカー(アルファ/テータの変更、P300レイテンシ)とディープモデル(CNN、LSTM/BiLSTM、トランスフォーマー、セルフ教師型EEGファンデーションモデル)は、高い精度を報告している。 血漿p-tau217は、2025年にアルツハイマーの診断を助けるための最初の血液検査がクリアされ、穏やかな利益にもかかわらず抗アミロイド療法(lecanemab, donanemab)が承認され、マルチドメインのライフスタイル予防が成熟した。 ウェアラブル、リモート、スピーチ、バーチャルリアリティーツールは、継続的かつ生態学的に有効なモニタリングを可能にし、マルチモーダル融合は感度と特異性を改善する。 標準化、説明可能性、データプライバシ、公平で、外部から検証されたデプロイメント。 この分野の短期的な約束は、早期発見と行動可能でパーソナライズされたケアを結び付ける信頼性があり、マルチモーダルで、縦に検証されたシステムにある。

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