Modelli di intelligenza artificiale per migliorare l’intervento cognitivo negli anziani con declino cognitivo soggettivo: studio pilota

La modellazione AI delle linee di base e dei dati demografici NeuroTracker prevede in modo efficace il tasso di apprendimento e i risultati degli interventi di formazione.

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Invecchiamento
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Marzo 2023

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ResearchGate

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Scopo

Studiare se un intervento di NeuroTracker potrebbe migliorare le capacità cognitive negli anziani con declino cognitivo soggettivo e determinare se i modelli di intelligenza artificiale potrebbero essere utilizzati per aumentare l’efficacia dell’allenamento.

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Metodo

48 partecipanti di età compresa tra 60 e 90 anni con disturbi cognitivi soggettivi, ma per il resto sani, sono stati assegnati al gruppo di formazione NeuroTracker (26) o ad un gruppo di controllo (22). Tutti i partecipanti hanno fornito informazioni socio-demografiche dettagliate tramite questionari e valutazioni neuropsicologiche di base (California Verbal Learning Test, Digit Span, D-KEFS Trail Making Test, D-KEFS Verbal Fluency Test e Stroop Test). Il gruppo NeuroTracker ha eseguito 7 settimane di allenamento, il gruppo di controllo ha eseguito solo valutazioni di base NeuroTracker. Entrambi i gruppi hanno eseguito valutazioni neuropsicologiche di follow-up a 8 settimane e 11 settimane. Sono stati utilizzati modelli di machine learning per analizzare i dati demografici e di valutazione per verificare se fosse possibile prevedere le prestazioni cognitive e la reattività alla formazione.

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Risultato

Il gruppo NeuroTracker ha riscontrato un grande miglioramento nei punteggi di circa il 70%, insieme a un ampio e robusto trasferimento delle prestazioni nelle valutazioni neuropsicologiche alla settimana 8, con ulteriori miglioramenti (senza formazione) alla settimana 11. I modelli di intelligenza artificiale hanno prodotto previsioni altamente accurate di reattività al intervento formativo. I ricercatori propongono che tali modelli possano essere utilizzati per adattare efficacemente i programmi NeuroTracker alle esigenze degli individui.

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In media, i partecipanti maschi hanno ottenuto risultati significativamente migliori al NeuroTracker rispetto alle femmine. Tutti i partecipanti alle diete a base di uova hanno ottenuto risultati significativamente migliori durante le 2 settimane di allenamento con NeuroTracker rispetto ai controlli senza uova. I risultati suggeriscono che le uova intere, gli albumi e i tuorli d’uovo sono benefici per le prestazioni cognitive visive negli anziani sani.

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I partecipanti alla formazione pre-NeuroTracker hanno mostrato prestazioni significativamente inferiori nell’interpretazione del movimento umano a 4 metri, rispetto a 16 metri. I controlli non hanno mostrato alcun cambiamento dopo l'allenamento, mentre le prestazioni del gruppo allenato con NeuroTracker a 4 metri sono aumentate al livello delle loro prestazioni a 16 metri. Poiché le capacità di percezione biologica del movimento sono ritenute importanti per le abilità sociali, oltre che fondamentali per evitare collisioni a 4 metri, i ricercatori hanno concluso che i risultati dimostrano che NeuroTracker è una forma utile di formazione generica per aiutare le persone anziane ad affrontare scene dinamiche socialmente rilevanti. .

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Sebbene gli adulti più anziani avessero punteggi NeuroTracker significativamente più bassi rispetto agli anziani, hanno dimostrato una forte risposta di apprendimento alla formazione, equivalente a quella dei loro coetanei più giovani. Alla fine del programma di formazione gli adulti più anziani corrispondevano strettamente alle prestazioni di base iniziali degli adulti più giovani. Sebbene i risultati dimostrino un declino delle funzioni percettivo-cognitive derivante da un invecchiamento in buona salute, i risultati suggeriscono che questo declino può essere rapidamente invertito con un breve intervento formativo.

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