Modelle der künstlichen Intelligenz zur Verbesserung der kognitiven Intervention bei älteren Erwachsenen mit subjektivem kognitiven Rückgang: Pilotstudie

Die KI-Modellierung von NeuroTracker-Basislinien und demografischen Daten prognostiziert effektiv die Lernrate und die Ergebnisse von Trainingsinterventionen.

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Altern
Forschung

März 2023

In

ResearchGate

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Ziel

Es sollte untersucht werden, ob eine NeuroTracker-Intervention die kognitiven Fähigkeiten bei älteren Erwachsenen mit subjektivem kognitiven Rückgang verbessern könnte, und um festzustellen, ob KI-Modelle zur Steigerung der Trainingseffizienz eingesetzt werden könnten.

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Verfahren

48 Teilnehmer im Alter zwischen 60 und 90 Jahren mit subjektiven kognitiven Beschwerden, die aber ansonsten gesund waren, wurden der NeuroTracker-Trainingsgruppe (26) oder einer Kontrollgruppe (22) zugeordnet. Alle Teilnehmer lieferten detaillierte soziodemografische Informationen über Fragebögen und grundlegende neuropsychologische Beurteilungen (California Verbal Learning Test, Digit Span, D-KEFS Trail Making Test, D-KEFS Verbal Fluency Test und Stroop Test). Die NeuroTracker-Gruppe führte ein 7-wöchiges Training durch, die Kontrollgruppe führte nur NeuroTracker-Basisbewertungen durch. Beide Gruppen führten nach 8 Wochen und 11 Wochen neuropsychologische Nachuntersuchungen durch. Mithilfe von Modellen für maschinelles Lernen wurden demografische Daten und Beurteilungsdaten analysiert, um zu testen, ob die kognitive Leistung und die Reaktionsfähigkeit auf das Training vorhergesagt werden konnten.

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Ergebnis

Die NeuroTracker-Gruppe verzeichnete in Woche 8 eine deutliche Verbesserung der Ergebnisse um etwa 70 % sowie einen breiten und robusten Leistungstransfer bei den neuropsychologischen Beurteilungen, mit weiteren Zuwächsen (ohne Training) in Woche 11. KI-Modelle lieferten äußerst genaue Vorhersagen der Reaktionsfähigkeit auf die NeuroTracker-Gruppe Trainingsintervention. Die Forscher schlagen vor, dass solche Modelle verwendet werden können, um NeuroTracker-Programme effektiv an die Bedürfnisse von Einzelpersonen anzupassen.

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Im Durchschnitt schnitten männliche Teilnehmer bei NeuroTracker deutlich besser ab als weibliche. Alle Teilnehmer, die eine eibasierte Diät erhielten, schnitten während des zweiwöchigen NeuroTracker-Trainings deutlich besser ab als die Kontrollpersonen ohne Ei. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ganze Eier, Eiweiß und Eigelb sich positiv auf die visuelle kognitive Leistungsfähigkeit gesunder älterer Erwachsener auswirken.

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Teilnehmer des Pre-NeuroTracker-Trainings zeigten eine deutlich geringere Leistung bei der Interpretation menschlicher Bewegungen auf 4 m im Vergleich zu 16 m. Die Kontrollen zeigten nach dem Training keine Veränderung, wohingegen die Leistung der mit NeuroTracker trainierten Gruppe bei 4 m auf das Leistungsniveau bei 16 m anstieg. Da biologische Bewegungswahrnehmungsfähigkeiten als wichtig für soziale Fähigkeiten und als entscheidend für die Kollisionsvermeidung auf 4 m erachtet werden, kamen die Forscher zu dem Schluss, dass die Ergebnisse zeigen, dass NeuroTracker eine nützliche Form des generischen Trainings ist, um älteren Menschen beim Umgang mit sozial relevanten dynamischen Szenen zu helfen .

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Obwohl ältere Erwachsene deutlich niedrigere NeuroTracker-Werte aufwiesen als ältere Erwachsene, zeigten sie eine starke Lernreaktion auf das Training, die der ihrer jüngeren Altersgenossen entsprach. Am Ende des Trainingsprogramms erreichten die älteren Erwachsenen nahezu die ursprüngliche Ausgangsleistung jüngerer Erwachsener. Obwohl die Ergebnisse einen Rückgang der wahrnehmungskognitiven Funktionen durch gesundes Altern zeigen, deuten die Ergebnisse darauf hin, dass dieser Rückgang durch eine kurze Trainingsintervention schnell umgekehrt werden kann.

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