Corpus complet

Articles

3 articles, page 1 sur 1, triés par date de publication.

Filtres actifs
Cognition globale×Intelligence artificielle×30 jours×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Profils et populations d’intérêt1
Population générale2
Fonctions et dimensions cliniques7
Cognition globale3Langage expressif2Communication non verbale1Mémoire1Mémoire de travail1Raisonnement1Régulation émotionnelle1
Population et étape de vie2
Adulte3Vieillissement2
Contextes de vie et facteurs environnementaux2
Environnement numérique2Domicile et vie quotidienne1
Évaluation, intervention et accompagnement6
Intelligence artificielle3Application ou outil numérique2Instrument d’évaluation2Évaluation diagnostique1Évaluation fonctionnelle1Repérage et dépistage1
Type et statut de la publication4
Résumé uniquement3Étude transversale2Étude interventionnelle non randomisée1Étude de performance diagnostique1
Limites méthodologiques repérées6
Limites non déterminées2Absence de groupe contrôle1Facteurs de confusion possibles1Mesures auto-rapportées1Petit échantillon1Durée de suivi courte1
Fiabilité source
Source tier 13
Résumé
Avec résumé3
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
Cognition globaleSource tier 1

Prédiction multimodale de la démence avec de grands modèles de langage : attention croisée sur texte, audio et imageMultimodal Dementia Prediction With Large Language Models: Cross-Attention Over Text, Audio, and Image.

Cognition globaleLangage expressifCommunication non verbaleAdulteVieillissement
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude propose un cadre de fusion trimodale fondé sur l'attention pour la détection de la maladie d'Alzheimer et l'évaluation de sa sévérité à partir de la tâche de description de l'image « Cookie Theft ». Le modèle intègre des représentations textuelles, audio et visuelles via un mécanisme d'attention croisée bidirectionnelle produisant un plongement m...

Intelligence artificielleSource tier 1

Boucler la boucle empirique : des agents d'IA autonomes mènent une recherche de bout en bout avec des participants humainsClosing the Empirical Loop: Autonomous AI Agents Conduct End-to-end Research With Human Participants.

Population généraleMémoire de travailRaisonnementCognition globaleAdulte
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude présente un système d'IA agentique, dit « AI Scientist », capable de conduire de manière autonome l'ensemble du processus de recherche scientifique, de la génération d'hypothèses à la préparation de manuscrits. Le système a conçu et exécuté trois études psychologiques portant sur la mémoire de travail visuelle, la rotation mentale et la vivacité...

Intelligence artificielleSource tier 1

Chatbot intelligent personnalisé basé sur du contenu généré par IA pour aider les personnes âgées souffrant de troubles cognitifs à écrire leurs mémoires : étude à méthodes mixtesPersonalized Intelligent Chatbot Based on AI-Generated Content Assists Memoir Writing for Older Adults With Cognitive Impairment: Mixed Methods Study.

Population généraleCognition globaleMémoireLangage expressifRégulation émotionnelle
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude de preuve de concept évalue un chatbot personnalisé basé sur l'IA générative (GPT-3.5) pour assister des adultes âgés avec troubles cognitifs dans l'écriture de mémoires et le soutien émotionnel. Un cadre de conception collaborative multiméthodes (ingénierie Kansei, déploiement de la fonction qualité, conception axiomatique, méthode TOPSIS) a été...