通過灰姑娘的故事,機器學(xué)習(xí)可識別阿爾茨海默病跡象
倫敦大學(xué)圣喬治學(xué)院(St George's, University of London)神經(jīng)科學(xué)研究中心的研究人員開展了一項新研究,確定了通過語音分析和機器學(xué)習(xí)檢測阿爾茨海默病早期跡象的各種任務(wù)的優(yōu)缺點。

倫敦大學(xué)圣喬治學(xué)院官網(wǎng)7月12日消息
這項發(fā)表在《計算機科學(xué)前沿》(Frontiers in Computer Science)雜志上的研究表明,雖然機器學(xué)習(xí)可以用來評估疾病跡象的語言模式,但被測試者所承擔(dān)的特定任務(wù)在測試的準(zhǔn)確性方面發(fā)揮著重要作用。

研究于2021年5月31日發(fā)表在《Frontiers in Computer Science》雜志上
該小組之前的研究表明,阿爾茨海默病在發(fā)病初期就會影響語言,所以語言評估可以用來及早發(fā)現(xiàn)該疾病。越早發(fā)現(xiàn),就可以越早考慮干預(yù)來幫助患者。
這項最新的研究通過評估可用于檢測阿爾茨海默病的測量和任務(wù)增加了證據(jù)。通過記錄參與者執(zhí)行的任務(wù)的音頻,研究團(tuán)隊然后機器學(xué)習(xí)一個在圣喬治開發(fā)的評估疾病跡象的程序。
本研究中使用的任務(wù)代表了在醫(yī)療場景中使用的不同方法。臨床醫(yī)生最常用的方法之一是讓患者描述一個被稱為“偷餅干”圖像的場景。其他方法包括讓患者講述他們學(xué)到的故事,比如著名的灰姑娘童話。你需要將一系列人物和事件整合到一個難忘的時間軸中。

偷餅干測試
在這項研究中,除了上述評價,研究人員回憶程序(告訴如何泡茶),復(fù)述小說故事(從無文字兒童讀物中的圖片解釋故事)和對話。語音(給另一個人解釋通過地圖上的地標(biāo)的路線,以檢測阿爾茨海默病的跡象)語音分析。
在評估了50名研究參與者(25名患有輕度阿爾茨海默病或輕度認(rèn)知障礙,25名有健康對照)的結(jié)果后,健康對照組最準(zhǔn)確地講述了灰姑娘的故事。發(fā)現(xiàn)使用的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠識別參與者是否患有阿爾茨海默病。輕度認(rèn)知障礙正確率為78% ,"偷餅干"任務(wù)接近76%,這可與現(xiàn)有的疾病檢測相媲美。其他被評估的任務(wù)的正確率從62%(復(fù)述一個新故事)到74%(回憶一個過程)不等。
該研究的作者說:“我們的研究結(jié)果表明,改變用于評估阿爾茨海默病的任務(wù),可以通過聲音分析更準(zhǔn)確地診斷該疾病。”


倫敦大學(xué)圣喬治學(xué)院
參考文獻(xiàn)
Source:St George's, University of London
Machine-Learning Can Identify Signs of Alzheimer’s in Patients Recalling the Story of Cinderella
Reference:
Natasha Clarke et al, A Comparison of Connected Speech Tasks for Detecting Early Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment Using Natural Language Processing and Machine Learning, Frontiers in Computer Science (2021). DOI: 10.3389/fcomp.2021.634360
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