Ανάπτυξη μοντέλου και εφαρμογής για την πρόγνωση της γνωστικής ανεπάρκειας - (:unkn) unknown (My University, 2023)
Η Ήπια Γνωστική Διαταραχή (ΗΓΔ) είναι μια γνωστική κατάσταση που εμφανίζεται συχνά σε ηλικιωμένους και χαρακτηρίζεται από αξιοσημείωτες αλλαγές στη μνήμη, τη σκέψη και τις ικανότητες συλλογισμού που δεν εμπίπτουν στην φυσιολογική γνωστική έκπτωση. Υπολογίζεται πως περίπου το 10% -15% των ατόμων που πάσχουν από ΗΓΔ θα παρουσιάσουν Alzheimer σε βάθος χρόνου κάνοντας έτσι την ΗΓΔ στάδιο του Alzheimer. Με την παρούσα διατριβή προτείνεται μια μέθοδος με την χρήση eXtreme Gradient Boosting για την πρόγνωση της νόσου Alzheimer όσο ο ασθενής βρίσκεται στο στάδιο της ΗΓΔ. Συγκεκριμένα, αξιοποιώντας δεδομένα από το ADNI αναπτύχθηκε ένα μοντέλο που χρησιμοποιεί διαχρονικά δεδομένα από την baseline επίσκεψη και την επίσκεψη των 12 μηνών από το baseline για να υπολογιστεί σε βάθος 36 μηνών η πιθανότητα μετάβασης σε Alzheimer από ΗΓΔ επιτυγχάνοντας ακρίβεια της τάξεως του 70%. Επιπλέον εφαρμόζεται η επιλογή χαρακτηριστικών με την μέθοδο αναδρομικής εξάλειψης καθώς επίσης και η μέθοδος Shapley για την επεξήγηση των αποφάσεων του μοντέλου. Τέλος αναπτύχθηκε μια διαδικτυακή εφαρμογή προσομοιώνοντας ένα περιβάλλον όπου ο ειδικός θα μπορεί να εισάγει τιμές από τις εξετάσεις του ασθενούς και με την χρήση του μοντέλου να λάβει πρόβλεψη για την πιθανότητα μετάβασης του ασθενούς σε Alzheimer από ΗΓΔ.

Mild Cognitive Ιmpairment (MCI) is a cognitive condition frequently observed in older adults, characterized by significant alterations in memory, thinking, and reasoning abilities that extend beyond typical cognitive decline. It is worth noting that around 10%-15% of individuals with MCI are projected to develop Alzheimer's disease, effectively positioning MCI as an early stage of Alzheimer's.In this thesis, a novel approach is presented involving the utilization of eXtreme Gradient Boosting to predict the onset of Alzheimer's disease during the MCI stage. The methodology entails harnessing data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Through the analysis of longitudinal data spanning from the baseline visit to the 12-month follow-up, a predictive model was constructed. This model calculates, over a 36-month period, the likelihood of progression from MCI to Alzheimer's disease, achieving accuracy rate of 70%.To further enhance the precision of the model, the study implements feature selection using the recursive feature elimination technique. Additionally, Shapley method is employed to provide insights into the model's decision-making process, thereby augmenting the transparency and interpretability of the predictions. As a practical application of the developed model, an interactive web application was crafted. This application simulates an environment in which experts can input test values pertaining to a patient. Subsequently, the model processes these inputs and furnishes a prediction regarding the patient's probability of transitioning from MCI to Alzheimer's disease
Keywords: Μηχανικη Μαθηση,Ανοια,Τεχνητη Νοημοσυνη,Δεδομενα; Data, Machine Learning, Dementia, Artificial Intelligence, Data