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Feasibility of Detecting Cognitive Impairment and Psychological Well-being among Older Adults Using Facial, Acoustic, Linguistic, and Cardiovascular Patterns Derived from Remote Conversations

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저자

Xiaofan Mu, Merna Bibars, Salman Seyedi, Iris Zheng, Zifan Jiang, Liu Chen, Bolaji Omofojoye, Rachel Hershenberg, Allan I. Levey, Gari D. Clifford, Hiroko H. Dodge, Hyeokhyen Kwon

개요

고령화 사회의 인지 기능 저하 모니터링 및 치매 위험 요인 식별을 위해 원격 영상 대화로부터 추출한 안면, 음성, 언어, 심혈관 특징을 활용한 기계 학습 모델 개발. 경도인지장애(MCI) 환자와 정상 인지 기능 노인을 구분하고, 사회적 고립, 신경증, 심리적 웰빙 등을 정량화함. 음성 및 언어 패턴은 인지 기능 저하, 안면 표정과 심혈관 패턴은 사회적 및 심리적 웰빙 정량화에 유용함.

시사점, 한계점

시사점:
원격 영상 대화 기반의 다중 모달 특징 분석을 통해 노인의 인지 및 심리적 건강 상태를 모니터링할 수 있는 가능성을 제시함.
음성, 언어, 안면 표정, 심혈관 특징의 중요성을 밝혀냄.
한계점:
모델의 성능에 연령, 성별, 질병 상태, 교육 수준 등 인구 통계학적 특성에 따른 편향이 존재함.
일반화 가능한 모델 개발을 위해 대규모 데이터셋 구축 필요.
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