A Multimodal Approach for Early Detection of Cognitive Impairment from Tweets

Dieses Kapitel stellt ein bahnbrechendes mehrschichtiges Rahmenwerk vor, das die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um frühe Anzeichen einer kognitiven Beeinträchtigung durch Tweets zu erkennen. Das mit RapidMiner entwickelte Framework besteht aus mehreren Ebenen, die Tweets filtern, analysieren und bewerten, um Nutzer mit kognitiven Beeinträchtigungen zu identifizieren. Die erste Schicht sammelt und verarbeitet Tweets, während die zweite Schicht Tweets aufgrund ihrer Ähnlichkeit mit einer benutzerdefinierten Tüte Wörter mit dem Levenshtein-Distanzalgorithmus bewertet. Die dritte Ebene erkennt die Geolokalisierung der Nutzer und ermöglicht so eine gezielte Assistenzbetreuung und Dienstleistungen. Das Rahmenwerk adressiert die Herausforderungen traditioneller Erkennungsmethoden, indem es eine nicht invasive, seniorenfreundliche Lösung bereitstellt, die den Einsatz von Wearables oder neuen Technologien nicht erfordert. Die Ergebnisse zeigen das Potenzial dieses Ansatzes zur Früherkennung und Überwachung kognitiver Beeinträchtigungen und unterstreichen seine Relevanz und Bedeutung im Gesundheitssektor.