Поведение при вождении порождает ранние признаки деменции

Используя естественные данные о вождении и методы машинного обучения, исследователи из Школы общественного здравоохранения им. Почтальона Колумбийского университета и Школы инженерии и прикладных наук Колумбийского университета Фу разработали высокоточные алгоритмы для выявления умеренных когнитивных нарушений и слабоумия у пожилых водителей. Натуралистические данные о вождении относятся к данным, полученным с помощью записывающих устройств в автомобиле или других технологий в реальных условиях. Эти данные можно обработать, чтобы детально измерить экспозицию, пространство и при вождении. Результаты опубликованы в журнале. Гериатрия.


Исследователи разработали модели случайных лесов – статистический метод, широко используемый в ИИ для классификации статуса болезни, который показал исключительно хорошие результаты. «Основываясь на переменных, полученных из естественных данных о вождении и основных демографических характеристиках, таких как возраст, пол, раса / этническая принадлежность и уровень образования, мы можем предсказать легкие когнитивные нарушения и деменцию с точностью 88 процентов», – сказала Шарон Ди, доцент кафедры гражданского инженеров и инженеров-механиков в Columbia Engineering и ведущего автора исследования.

Исследователи построили 29 переменных, используя натуралистические данные о вождении, полученные записывающими устройствами в автомобиле от 2977 участников проекта Longitudinal Research on Aging Drivers (LongROAD), когортного исследования с несколькими участками, спонсируемого Фондом безопасности дорожного движения AAA. На момент регистрации участники были активными водителями в возрасте 65-79 лет и не имели значительных когнитивных нарушений и дегенеративных заболеваний. Данные, использованные в этом исследовании, охватывают период с августа 2015 года по март 2019 года.

Среди 2977 участников, чьи автомобили были оснащены бортовыми записывающими устройствами, к апрелю 2019 года у 33 были впервые диагностированы легкие когнитивные нарушения, а у 31 – деменция. Исследователи обучили серию моделей машинного обучения для выявления легких когнитивных нарушений / слабоумия и обнаружили что модель, основанная на управляющих переменных и демографических характеристиках, была точной на 88 процентов, что намного лучше, чем модели, основанные только на демографических характеристиках (29 процентов) и только на управляющих переменных (66 процентов). Дальнейший анализ показал, что возраст наиболее предсказуем для умеренных когнитивных нарушений и слабоумия, за которым следует процент поездок, совершенных в пределах 15 миль от дома, раса / этническая принадлежность, минут на цепочку поездок (т.е. продолжительность поездок, начинающихся и заканчивающихся дома), минут за поездку, и количество случаев резкого торможения с темпами замедления ≥ 0,35 g.

«Вождение – сложная задача, включающая динамические когнитивные процессы и требующая основных когнитивных функций и перцептивных моторных навыков. Наше исследование показывает, что естественное за рулем можно использовать в качестве комплексных и надежных маркеров легких когнитивных нарушений и слабоумия», – сказал Гуохуа Ли, доктор медицинских наук , профессор эпидемиологии и анестезиологии Колумбийской школы общественного здравоохранения им. Мейлмана и колледжа врачей и хирургов Вагелоса и старший автор. «В случае утверждения алгоритмы, разработанные в этом исследовании, могут стать новым ненавязчивым инструментом скрининга для раннего выявления и лечения легких когнитивных нарушений и деменции у пожилых водителей».

0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments