利用驾驶行为数据预测轻度认知障碍

摘要：

哥伦比亚大学研究人员使用自然驾驶数据和机器学习技术,开发出用于检测老年驾驶员是否患有轻度认知障碍和轻度老年痴呆症的高精度算法.自然驾驶数据是指在实际环境中通过车载记录设备或其他技术捕获的数据.这一研究结果发表在《老年医学》(Geriatrics)杂志."根据自然驾驶数据和年龄、性别、种族/民族和...>>详细哥伦比亚大学研究人员使用自然驾驶数据和机器学习技术,开发出用于检测老年驾驶员是否患有轻度认知障碍和轻度老年痴呆症的高精度算法.自然驾驶数据是指在实际环境中通过车载记录设备或其他技术捕获的数据.这一研究结果发表在《老年医学》(Geriatrics)杂志."根据自然驾驶数据和年龄、性别、种族/民族和教育水平等基本人口统计特征得出的变量,可以预测轻度认知障碍和轻度老年痴呆症,准确率高达88%."研究人员表示.

机标关键词：驾驶行为、自然驾驶数据、数据预测、行为数据、老年痴呆症、轻度老年痴呆、哥伦比亚大学、老年医学、机器学习技术、老年驾驶员

分类号：R749.1(神经病学与精神病学)

在线出版日期：2022-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

页码：126-126