NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Özet Arkaplan: Nüfus yaşlanması küresel olarak hızlanmakta, kronik ve nörodejeneratif hastalıkları en erken aşamada tespit etmek için sağlık sistemleri üzerinde artan baskı yaratmaktadır. Geleneksel epizodik klinik değerlendirmeler, resmi tanıdan önce gelen ince, günlük davranış ve fizyolojik değişiklikleri yakalamak için uygun değildir. Dijital biyobelirteçler, sürekli, pasif ve ekolojik olarak geçerli sağlık izlemesine doğru bir paradigma kaymasını temsil eder. Amaç: Bu tarama incelemesi, dil üretimi, yazım davranışı, akıllı telefon etkileşimleri ve giyilebilir sensör ölçümleri dahil olmak üzere dört ana dijital biyobelirteç alan adı üzerindeki kanıtları sentezler ve 60 yaş ve üstü yetişkinlerde bilişsel gerileme, kırılganlık, Parkinson hastalığı, inme riski ve geç yaşam depresyonunun erken tespiti için klinik yararlarını değerlendirir. Yöntemler: PubMed, Embase, IEEE Xplore ve ACM Dijital Kütüphanesi (2015-2024) arasında PRISMA-ScR yönergelerini takip eden sistematik bir literatür araştırması yapıldı. 60 yaş ve üstü yetişkinlere kaydolurlarsa, en az bir pasif dijital biyobelirteç yöntemi kullanırlarsa ve klinik bir sonuç bildirirlerse çalışmalar uygundu. Toplam 87 çalışma, tam metin taramasından sonra uygunluk kriterlerini karşıladı. Bulgular: Dil temelli biyobelirteçler, alıcı-işletici-karakteristik eğri (AUC) değerlerinin 0,72 ile 0,91 arasındaki alanı ile bilişsel düşüş için tanısal doğruluk gösterdi. Keystroke dinamikleri Parkinson motor özelliklerini %78-86 hassasiyetle tanımlamıştır. Akıllı telefon pasif algılanan değişkenler AUC 0.74 ila 0.88 ile depresif atakları öngördü. Giyilebilir türevli yürüyüş ve kalp hızı değişkenlik ölçümleri, AUC 0.79 ile 0.94 arasındaki zayıf ve kardiyovasküler olayları öngördü. Multimodal füzyon modelleri sürekli olarak tek modaliteli sınıflandırıcılardan daha iyi performans gösterir. Sonuç: Gündelik cihazlar aracılığıyla göze çarpmadan toplanan multimodal dijital biyobelirteçler, yaşlı yetişkinlerde geleneksel klinik değerlendirmeye ölçeklenebilir, uygun maliyetli bir tamamlayıcı sunmaktadır. Zorlu prospektif doğrulama, standartlaştırılmış birlikte çalışabilirlik çerçeveleri ve gizlilik koruma mimarileri yaygın klinik dağıtımdan önce gereklidir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Abstract Background: Population ageing is accelerating globally, placing increasing pressure on healthcare systems to detect chronic and neurodegenerative diseases at the earliest possible stage. Traditional episodic clinical assessments are ill-suited to capturing the subtle, day-to-day behavioural and physiological changes that precede formal diagnosis. Digital biomarkers represent a paradigm shift toward continuous, passive, and ecologically valid health monitoring. Objective: This scoping review synthesises evidence on four primary digital biomarker domains including language production, typing behaviour, smartphone interactions, and wearable sensor measurements, and evaluates their clinical utility for early detection of cognitive decline, frailty, Parkinson's disease, stroke risk, and late-life depression in adults aged 60 years and older. Methods: A systematic literature search was conducted across PubMed, Embase, IEEE Xplore, and ACM Digital Library (2015 to 2024) following PRISMA-ScR guidelines. Studies were eligible if they enrolled adults aged 60 years or older, used at least one passive digital biomarker modality, and reported a clinical outcome. A total of 87 studies met eligibility criteria after full-text screening. Results: Language-based biomarkers demonstrated diagnostic accuracy for cognitive decline with area under the receiver-operating-characteristic curve (AUC) values of 0.72 to 0.91. Keystroke dynamics identified Parkinsonian motor features with sensitivity of 78 to 86%. Smartphone passively-sensed variables predicted depressive episodes with AUC 0.74 to 0.88. Wearable-derived gait and heart-rate variability measures predicted frailty and cardiovascular events with AUC 0.79 to 0.94. Multimodal fusion models consistently outperformed single-modality classifiers. Conclusion: Multimodal digital biomarkers collected unobtrusively via everyday devices offer a scalable, cost-effective complement to conventional clinical assessment in older adults. Rigorous prospective validation, standardised interoperability frameworks, and privacy-preserving architectures are essential before widespread clinical deployment.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.