AI and Wearables for Early Detection of Cognitive Impairment and Dementia: Systematic Review - PubMed
3 months ago
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- 人工智能和可穿戴技术正被探索用于认知障碍和痴呆的早期检测。
- 传统认知筛查方法可能遗漏早期变化，而可穿戴设备可对睡眠、体力活动和昼夜节律进行持续监测。
- 该研究综述了49项涉及超20万参与者的研究，其中多数使用科研级体动记录仪。
- 认知结果常通过简易精神状态检查量表等全局筛查工具评估。
- 分析方法包括统计方法（73.5%）、机器学习（14.3%）和深度学习（12.2%）。
- 睡眠紊乱、昼夜节律碎片化和不规则活动模式与较差的认知结果相关。
- 机器学习与深度学习的分类性能AUC值介于0.70至0.95之间。
- 主要局限性包括样本量小、监测时间短及外部验证不足。
- 可穿戴设备衍生的行为标记物在早期风险分层和个性化风险干预策略中展现潜力。