电脑诊断阿尔茨海默病和痴呆吗?
要花很多时间后诊断阿尔茨海默氏症。跑后长时间面对面的神经心理学检查,临床医生必须抄写,详细审查和分析每一个响应。但波士顿大学的研究人员已经开发出一种新工具,它可以自动在线过程,最终使它移动。他们的机器learning-powered计算模型可以从录音检测认知障碍的神经心理学tests-no需要面对面的约会。他们的发现发表在阿尔茨海默氏症和老年痴呆症。
“这种方法让我们更近一步早期干预说:“Ioannis Paschalidis,合著者在纸上和BU工程的工程学院特聘教授。他说快和阿尔茨海默氏症的早期检测可以开大临床试验关注个体在疾病的早期阶段,可能使临床干预措施,减缓认知能力下降:“它可以形成一个在线工具,可能达到每个人的基础和增加的人数可以早期筛选。”
研究小组训练他们的模型使用的神经心理访谈录音超过1000个人在弗雷明汉心脏研究中,长期BU-led项目观察心血管疾病和其他生理条件。使用自动在线语音识别tools-think,“嘿,谷歌!”——一个机器学习技术自然语言处理这有助于计算机理解文本,他们计划转录采访,然后编码成数字。最后一个模型训练评估个体的可能性和严重性认知障碍使用人口数据文本编码,和实际诊断神经和神经心理学家。
Paschalidis说模型不仅能准确区分健康个体和那些痴呆,而且检测患者之间的差异轻度认知障碍和痴呆。原来,录音的质量和人们如何spoke-whether演讲轻松或始终比faltered-were重要的内容他们在说什么。
“居然语音流或其他音频特性并不重要;你可以自动转录采访相当不错,依靠文本分析通过人工智能评估认知障碍,“Paschalidis说,他也是新的主任布鲁里溃疡Rafik b哈里里计算和计算科学与工程研究所。尽管团队仍然需要验证其结果与其他来源的数据,调查结果显示他们的工具可以支持临床医生在诊断使用录音认知障碍,包括从虚拟或远程医疗的任命。
筛选在症状出现之前
模型还提供了洞察的哪些部分神经心理学考试可能会比其他的更重要的是在决定一个人是否有认知障碍。研究者的模型将考试成绩单分为不同的部分基于临床测试执行。他们发现,例如,波士顿命名测试还款,临床医生问个人标签图片使用最丰富的,而且一个一个精确的痴呆诊断。“这可能使临床医生能够分配资源的方式,让他们做更多的检查,在症状出现之前,“Paschalidis说。
痴呆的早期诊断对病人和他们的照顾者不仅是重要的能够为治疗和支持创建一个有效的计划,但它也是至关重要的研究人员致力于治疗缓慢,防止老年痴呆症。“我们的模型可以帮助临床医生评估患者的认知能力下降的机会,“Paschalidis说道,“然后最好的裁缝资源对他们做进一步测试那些患老年痴呆症的可能性较大。”
研究小组正在寻找志愿者一项在线调查,提交一个匿名的认知测试结果将用于提供个性化的认知评估和还将帮助团队改善人工智能模型。
进一步探索
