# शारीरिक आँकड़ों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों से डिमेंशिया में उत्तेजना और आक्रामकता का पूर्वानुमान एवं प्रारंभिक पहचान

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> पहनने योग्य उपकरण से प्राप्त बहु-माध्यमीय शारीरिक आँकड़ों की सहायता से डिमेंशिया में उत्तेजना और आक्रामकता के प्रकरणों का पूर्वानुमान उनके शुरू होने से 10 मिनट…

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SO177

Kısa Sözlü Poster SunumuDijital Psikiyatri ve Yapay ZekâGözlemsel sensör verisiyle model geliştirme

# शारीरिक आँकड़ों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों से डिमेंशिया में उत्तेजना और आक्रामकता का पूर्वानुमान एवं प्रारंभिक पहचान

PREDICTION AND EARLY IDENTIFICATION OF AGITATION AND AGGRESSION IN DEMENTIA USING PHYSIOLOGICAL DATA AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODELS

Sunan: Alexander Merkin

Ülke: Germany

Kurum: Institute for Mental Health and Translational Neurosciences

Oturum: 3030 - PARALLEL SHORT ORAL POSTER SESSIONS: GERIATRIC PSYCHIATRY 01

Tarih: Thu, 24.09.2026

पहनने योग्य उपकरण से प्राप्त बहु-माध्यमीय शारीरिक आँकड़ों की सहायता से डिमेंशिया में उत्तेजना और आक्रामकता के प्रकरणों का पूर्वानुमान उनके शुरू होने से 10 मिनट पहले, चिकित्सकीय दृष्टि से सार्थक सटीकता के साथ लगाया जा सकता है।

इस अध्ययन का उद्देश्य ऐसे डीप लर्निंग मॉडल विकसित करना और उनका तुलनात्मक मूल्यांकन करना है, जो डिमेंशिया में मनोगत्यात्मक उत्तेजना और आक्रामकता (psychomotor agitation and aggression in dementia, PAAD) के प्रकरणों की पहचान उनकी शुरुआत से 10 मिनट पहले कर सकें। आँकड़े पहले प्रकाशित अध्ययनों से लिए गए हैं और इनमें Empatica E4 पहनने योग्य उपकरण के माध्यम से डिमेंशिया से ग्रस्त 17 व्यक्तियों से 140 निगरानी-दिनों के दौरान एकत्र किए गए एक्सेलेरोमीटर, रक्त आयतन स्पंदन, इलेक्ट्रोडर्मल गतिविधि और त्वचा के तापमान के संकेत शामिल हैं; इस डेटा सेट में चिकित्सकीय रूप से सत्यापित उत्तेजना की 182 घटनाएँ हैं। चिकित्सकीय दृष्टि से सार्थक सोलह विशेषताएँ निकाली गईं; वर्ग असंतुलन, समयगत बदलाव और नैदानिक उपयोग से संबंधित प्रदर्शन मानदंडों को ध्यान में रखते हुए तीन ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित मॉडलों (Multimodal Clinical Transformer, Sensitivity Optimised Clinical Transformer और Adaptive Ensemble) की तुलना रैखिक जटिलता वाले शारीरिक अवस्था-स्थान मॉडल (Linear Complexity Physiological State Space Model, LC-PSSM) से की गई। डेटा सेट अत्यधिक असंतुलित होने के बावजूद LC-PSSM ने कई आयामों में सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन किया; ROC वक्र के नीचे का क्षेत्रफल (AUC-ROC) 0,7558, प्रिसीजन–रिकॉल वक्र के नीचे का क्षेत्रफल (AUC-PR) 0,5312 और नैदानिक स्कोर 0,7062 पाया गया, तथा मॉडल संगणनात्मक रूप से भी कुशल रहा। सारांश में इस मॉडल की संवेदनशीलता (sensitivity) 65,7% और विशिष्टता (specificity) 70,6% बताई गई है; संवेदनशीलता के लिए अनुकूलित ट्रांसफ़ॉर्मर की संवेदनशीलता 90,4% और विशिष्टता मध्यम स्तर की बताई गई है; एन्सेम्बल (ensemble) मॉडलिंग ने संतुलित प्रदर्शन दिया। पोस्टर के चित्रों में ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल के लिए ROC AUC 0,724 और PR AUC 0,471 (आधारभूत मान 0,250) दिखाए गए हैं। निष्कर्षतः, निरंतर प्राप्त होने वाले शारीरिक आँकड़े PAAD के प्रकरणों की पूर्व पहचान संभव बनाते हैं और डिमेंशिया की देखभाल में प्रतिक्रियात्मक प्रबंधन से निवारक, वास्तविक समय के हस्तक्षेप की ओर बढ़ने का आधार प्रदान करते हैं। लेखकों के अनुसार, नैदानिक उपयोग शुरू करने से पहले बड़े और बहु-केंद्रीय डेटा सेटों में सत्यापन तथा नैदानिक कार्यप्रवाहों में एकीकरण आवश्यक है।

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Bu çalışmaya nasıl atıf yapılır?

APA 7: Merkin, A., et al. (2026, September 24). Prediction and early identification of agitation and aggression in dementia using physiological data and artificial intelligence models [Poster presentation]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2086

Vancouver: Merkin A, et al. Prediction and early identification of agitation and aggression in dementia using physiological data and artificial intelligence models [poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden. Available from: https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2086

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