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Human-Machine Interaction Technology (HIT)

Prediction of Cognitive Ability Utilizing a Machine Learning approach based on Digital Therapeutics Log Data

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence 바로가기
  • 통권
    Volume 12 Number 2 (2023.06)바로가기
  • 페이지
    pp.17-24
  • 저자
    Yeojin Kim, Jiseon Yang, Dohyoung Rim, Uran Oh
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A432924

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Given the surge in the elderly population, and increasing in dementia cases, there is a growing interest in digital therapies that facilitate steady remote treatment. However, in the cognitive assessment of digital therapies through clinical trials, the absence of log data as an essential evaluation factor is a significant issue. To address this, we propose a solution of utilizing weighted derived variables based on high-importance variables' accuracy in log data utilization as an indirect cognitive assessment factor for digital therapies. We have validated the effectiveness of this approach using machine learning techniques such as XGBoost, LGBM, and CatBoost. Thus, we suggest the use of log data as a rapid and indirect cognitive evaluation factor for digital therapy users.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. METHOD
3.1 Data Collection
3.2 Data Preprocessing
3.3 Modeling
3.4 Creation of CogScore, A New Derived Variable for Cognitive Ability
4. RESULTS AND DISCUSSION
5. CONCLUSION
ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

키워드

Digital Therapeutics Machine Learning Mild Cognitive Impairment

저자

  • Yeojin Kim [ Master Student, Department of Computer Science and Engineering, Ewha Womans University, Seoul, Korea ]
  • Jiseon Yang [ AI Researcher, Department of Artificial Intelligence, Rowan, Korea ]
  • Dohyoung Rim [ Chief Technology Officer, Department of Artificial Intelligence, Rowan, Korea ]
  • Uran Oh [ Professor, Department of Computer Science and Engineering, Ewha Womans University, Seoul, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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