Наука 30 мая 2023

Тестовое приложение для смартфона диагностирует болезнь Альцгеймера на ранней стадии

Далее

Новое самоуправляемое приложение для смартфона анализирует речь на предмет явных признаков ранней деменции. Исследование опубликовано в журнале Computer Speech and Language.

Исследователи разработали прототип приложения для смартфона, которое анализирует речевые паттерны. С его помощью можно самостоятельно диагностировать такие нейродегенеративные состояния, как болезнь Альцгеймера (БА) и легкие когнитивные нарушения. Поскольку нарушения речи — ранний признак этих состояний, анализируя их, можно быстро поставить диагноз.

Использование технологий для регистрации часто незаметных изменений голоса человека помогает врачам диагностировать БА и легкие когнитивные нарушения на ранней стадии. Чем раньше поставят диагноз, тем больше шансов, что прогрессирование болезни можно замедлить. Однако распознавание речевых моделей у пожилых людей затруднительно.

Теперь сотрудники Университета Цукуба, Япония, и IBM Research, научно-исследовательского подразделения одноименной компании, разработали самоуправляемый прототип приложения для смартфона, чтобы точно анализировать речь пользователя и выявить явный признак ранней деменции.

Исследователи собрали речевые данные 114 участников. У 25 субъектов была БА, у 46 — легкие когнитивные нарушения, а 43 человека были здоровы. Возраст участников колебался от 72 до 75 лет. Участники сидели в тихой комнате и отвечали на заранее записанные вопросы; их ответы записывали на iPad.

Участники выполняли разные речевые задания. Их ответы расшифровали с помощью службы для автоматического распознавания речи IBM Watson Speech-to-Text. Записи анализировали на кратковременные колебания высоты тона, колебания громкости, также проверяли скорость речи, интонацию и количество пауз. Ученые использовали машинное обучение, чтобы классифицировать данные.

Исследователи обнаружили статистически значимые различия в речевых паттернах участников контрольной группы и участников с БА или легкими когнитивными нарушениями. Более того, модель машинного обучения обнаружила обе патологии с точностью 91% и 88% соответственно.

В будущем ученые хотят проверить, совпадают ли вариации речи, которые зафиксировало приложение, с патологическими изменениями, например, с уровнем тау и бета-амилоида.

Исследователи признают, что их исследование имеет некоторые ограничения. Речевые данные собрали в лабораторных условиях, что могло повлиять на то, как участники отвечали на вопросы. Кроме того, размер выборки был небольшим, что влияет на обобщаемость результатов исследования. Тем не менее, их эксперимент показал потенциал использования анализа речи с помощью самостоятельного приложения для смартфона.

Читать далее:

Найдена уникальная звездная система: ее планеты противоречат известным моделям

Найден странный радиовсплеск: он ставит под сомнение то, что ученые о них знают

Посмотрите, как взорвалась самая большая за последние 10 лет сверхновая

Photo by mohamed_hassan from PxHere