地域在住の高齢者における認知障害のリスク予測とそのインテリジェントな評価

認知障害は、認知症の主要な初期兆候の 1 つであり、地域ベースの認知症予防の重要な段階でもあります。 認知障害の正確で便利な予測は、コミュニティが認知症のリスクの高い集団を特定して管理するのに役立ちます。 以前の研究ではいくつかの認知症予測モデルが開発されていましたが、そのようなモデルは認知障害の予測には適していない可能性があります。 このプロジェクトは、中国の縦断的健康長寿調査 (CLHLS) の全国代表追跡データに基づいて、機械学習手法 (ロジスティック回帰、ナイーブなど) を使用して、地域に住む高齢者の簡単な認知障害予測アルゴリズムを開発および検証することを目的としています。ベイズ モデル、極端な勾配ブースティング ツリーなど)。 最後に、構築されたモデルに基づいて、認知機能障害のリスクを予測するための使いやすいオンライン インテリジェント アセスメント ツールが開発されます。 一般開業医、ソーシャルワーカー、高齢者がツールを使用するよう招待され、彼らの提案やコメントに従ってツールを改訂します. このプロジェクトは、地域における認知症予防の科学的根拠と技術的支援を提供するとともに、高齢者が自分の認知的健康を簡単に理解するのに役立つことが期待されます。