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À l’aide de données de conduite en milieu naturel et de techniques d’apprentissage automatique, des chercheurs de la Mailman School of Public Health et de la Fu Foundation School of Engineering and Applied Science de l’université Columbia ont mis au point des algorithmes très précis pour détecter les troubles cognitifs légers et la démence chez les conducteurs âgés.

Les troubles cognitifs et la démence

Les données de conduite naturelle font référence aux données capturées par des dispositifs d’enregistrement embarqués ou d’autres technologies dans le monde réel. Ces données pourraient être traitées pour mesurer de manière très détaillée l’exposition, l’espace et les performances de conduite.
Les chercheurs ont mis au point des modèles de forêts aléatoires, une technique statistique largement utilisée en IA pour classer les maladies, qui ont donné des résultats exceptionnels : « sur la base des variables dérivées des données de conduite en milieu naturel et des caractéristiques démographiques de base, telles que l’âge, le sexe, la race, l’ethnicité et le niveau d’éducation, nous avons pu prédire les déficiences cognitives légères et la démence avec une précision de 88 % », a déclaré Sharon Di, professeur associé de génie civil et auteur principal de cette étude.
Les chercheurs ont construit 29 variables à partir des données de conduite en conditions naturelles saisies par des dispositifs d’enregistrement embarqués chez 2 977 participants au projet LongROAD (Longitudinal Research on Aging Drivers), une étude de cohorte multisite. Au moment de leur inscription, les participants étaient des conducteurs actifs âgés de 65 à 79 ans et ne présentaient pas de troubles cognitifs importants ni de problèmes médicaux dégénératifs. Les données utilisées dans cette étude s’étendaient sur la période allant d’août 2015 à mars 2019.

De très bons résultats

Parmi les 2 977 participants dont les voitures étaient équipées des dispositifs d’enregistrement embarqués, 33 ont été nouvellement diagnostiqués avec une déficience cognitive légère et 31 avec une démence en avril 2019. Les chercheurs ont entraîné une série de modèles d’apprentissage automatique pour détecter les déficiences cognitives légères, ainsi que la démence et ont constaté que le modèle basé sur les variables de conduite et les caractéristiques démographiques était précis à 88 %, ce qui est bien meilleur que les modèles basés sur les caractéristiques démographiques uniquement (29 %) et les variables de conduite uniquement (66 %).
Une analyse plus poussée a révélé que l’âge était le facteur le plus prédictif de la déficience cognitive légère et de la démence, suivi par le pourcentage de trajets effectués à moins de 15 miles du domicile, la race et l’ethnie, les minutes par chaîne de trajets (c’est-à-dire la longueur des trajets commençant et se terminant au domicile), les minutes par trajet et le nombre de freinages brusques avec des taux de décélération ≥ 0,35 g.

Un nouvel outil de dépistage discret

« La conduite est une tâche complexe impliquant des processus cognitifs dynamiques et nécessitant des fonctions cognitives essentielles et des compétences motrices perceptives. Notre étude indique que les comportements de conduite peuvent être utilisés comme des marqueurs complets et fiables pour les troubles cognitifs légers et la démence « , a déclaré Guohua Li, professeur d’épidémiologie et auteur principal. « S’ils sont validés, les algorithmes développés dans cette étude pourraient constituer un nouvel outil de dépistage discret pour la détection précoce et la prise en charge des troubles cognitifs légers et de la démence chez les conducteurs âgés. »
Cette recherche a été publiée dans Geriatrics.
Source : Columbia University’s Mailman School of Public Health
Crédit photo : StockPhotoSecrets