波士頓大學(xué)的研究人員開發(fā)了一個人工智能程序，可以從語音記錄中準確有效地檢測出認知障礙。

波士頓大學(xué)7月11日消息

診斷阿爾茨海默病需要花費大量的時間和金錢。在進行了冗長的面對面的神經(jīng)心理學(xué)檢查后，臨床醫(yī)生必須詳細記錄、審查和分析每一個結(jié)果。但波士頓大學(xué)（Boston University）的研究人員開發(fā)了一種新工具，可以自動化這一過程，并最終使其轉(zhuǎn)移到網(wǎng)上。他們的機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的計算模型可以從神經(jīng)心理測試的音頻記錄中檢測出認知障礙——不需要親自預(yù)約去醫(yī)院。他們的研究結(jié)果發(fā)表在阿爾茨海默病協(xié)會雜志《阿爾茨海默病與失智癥》（Alzheimer’s ＆ Dementia）上。

研究于2022年7月7日發(fā)表在《Alzheimer’s ＆ Dementia》（最新影響因子：16．665）雜志上

“這種方法讓我們離早期干預(yù)又近了一步，”該論文的合著者、波士頓大學(xué)工程學(xué)院杰出的工程學(xué)教授 Ioannis Paschalidis 說。他說，更快、更早地發(fā)現(xiàn)阿爾茨海默病可以推動更大規(guī)模的臨床試驗，這些試驗專注于處于疾病早期階段的個體，并可能使減緩認知衰退的臨床干預(yù)成為可能：“它可以形成一個在線工具的基礎(chǔ)，可以覆蓋所有人，并可以增加早期接受篩查的人數(shù)。”

Ioannis Paschalidis 教授

研究小組使用弗雷明漢心臟研究（Framingham Heart Study，F(xiàn)HS）中超過 1，000 人的神經(jīng)心理學(xué)訪談錄音來訓(xùn)練他們的模型。弗雷明漢心臟研究是一個由波士頓大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的長期項目，研究心血管疾病和其他生理狀況。使用自動在線語音識別工具——“嘿，谷歌！”（Hey， Google�。�，還有一種名為自然語言處理的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以幫助計算機理解文本，他們讓自己的程序轉(zhuǎn)錄采錄內(nèi)容，然后將其編碼為數(shù)字。最后的模型經(jīng)過訓(xùn)練，使用人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、文本編碼和神經(jīng)學(xué)家和心理學(xué)家的真實診斷來評估個體認知障礙的可能性和嚴重程度。

Paschalidis 說，該模型不僅能夠準確區(qū)分健康個體和失智癥患者，而且還能檢測出輕度認知障礙和失智癥患者之間的差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，錄音的質(zhì)量和人們說話的方式——他們的講話是輕松自如還是始終吞吞吐吐——都不如他們所說的內(nèi)容重要。

“讓我們驚訝的是，語音流或其他音頻功能并不是那么重要，你可以很好地自動轉(zhuǎn)錄采訪，并依靠人工智能的文本分析來評估認知障礙，” Paschalidis 說，他也是波士頓大學(xué) Rafik B． Hariri 計算與計算科學(xué)與工程研究所的新主任。盡管該團隊仍然需要對其結(jié)果與其他數(shù)據(jù)來源進行驗證，但研究結(jié)果表明，他們的工具可以支持臨床醫(yī)生通過錄音（包括虛擬或遠程醫(yī)療預(yù)約）診斷認知障礙。

出現(xiàn)癥狀前的篩查

該模型還提供了關(guān)于神經(jīng)心理學(xué)測試的哪個部分在確定一個人的認知能力是否受損方面可能比其他部分更重要的見解。研究人員的模型根據(jù)所進行的臨床測試將考試成績單分成不同的部分。例如，他們發(fā)現(xiàn)，波士頓命名測試（Boston Naming Test）——臨床醫(yī)生要求受試者用一個詞給一張圖片貼上標(biāo)簽——對準確診斷失智癥最有幫助。Paschalidis 說：“這可能使臨床醫(yī)生能夠以一種允許他們進行更多篩查的方式分配資源，甚至在癥狀出現(xiàn)之前�！�

失智癥的早期診斷不僅對患者及其護理人員制定有效的治療和支持計劃至關(guān)重要，而且對研究延緩和預(yù)防阿爾茨海默病進展的治療方法的研究人員也至關(guān)重要。“我們的模型可以幫助臨床醫(yī)生評估患者認知能力下降的可能性，”  Paschalidis 說，“然后通過對那些患失智癥可能性更高的人進行進一步測試，為他們量身定制資源�！�

創(chuàng)立于1839年的波士頓大學(xué)

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       原文標(biāo)題 : 計算機可以診斷阿爾茨海默病和失智癥嗎？