Ученые из Columbia University Mailman School of Public Health и Columbia's Fu Foundation School of Engineering and Applied Science разработали алгоритм, позволяющий при помощи записывающих устройств выявлять первые признаки деменции (слабоумия) у пожилых водителей.
Для построения модели с 29 переменными были использованы данные о вождении 2977 человек в возрасте 65-79 лет, собранные в период с августа 2015 по март 2019 года. Их автомобили были оснащены бортовыми записывающими устройствами.
На момент регистрации для участия в проекте все они были активными водителями и не имели значимых нарушений когнитивных функций и диагностированных нейродегенеративных заболеваний.
Для анализа данных использовался алгоритм машинного обучения «случайный лес» (Random forest). В результате при помощи этого алгоритма к апрелю 2019 года у 33% участников проекта были впервые диагностированы легкие когнитивные нарушения, а у 31% – деменция.
Ученые утверждают, что их модель, основанная на управляющих переменных и демографических характеристиках, обладает точностью 88%, что намного точнее, чем модели, основанные только на демографических характеристиках (29%) или только на управляющих переменных (66%). Наиболее значимым параметром оказался возраст, за ним доля поездок в пределах 25 км от дома, общая продолжительность поездки и др.
Исследователи указывают, что вождение объединяет в себе динамические и когнитивные процессы и требует реализации как основных когнитивных функций, так и перцептивных моторных навыков. Естественное поведение человека за рулем можно использовать в качестве надежных маркеров легких нарушений когнитивных функций и выявления деменции.
