诊断阿尔茨海默病需要大量时间和金钱。在进行冗长的面对面神经心理学检查后，临床医生必须详细转录、审查和分析每一个反应。但波士顿大学的研究人员已经开发出一种新工具，可以自动化该过程并最终使其在线移动。他们的机器学习驱动的计算模型可以从神经心理学测试的录音中检测认知障碍——无需亲自预约。他们的研究结果发表在阿尔茨海默氏症和痴呆症上。
“这种方法让我们离早期干预更近了一步，”该论文的合著者、波士顿大学工程学院杰出工程教授 Ioannis Paschalidis 说。他说，更快、更早地发现阿尔茨海默氏症可能会推动更大规模的临床试验，这些试验专注于处于疾病早期阶段的个体，并有可能实现减缓认知能力下降的临床干预：“它可以构成一种在线工具的基础，该工具可以接触到每个人，并可能增加早期接受筛查的人数。”
研究小组使用弗雷明汉心脏研究中 1,000 多人的神经心理学访谈录音训练了他们的模型，这是一个由 BU 领导的长期项目，旨在研究心血管疾病和其他生理状况。使用自动在线语音识别工具——想想，“嘿，谷歌!”——以及一种称为自然语言处理的机器学习技术，可以帮助计算机理解文本，他们让程序转录采访内容，然后将它们编码成数字。使用人口统计数据、文本编码以及神经学家和神经心理学家的真实诊断，训练最终模型以评估个体认知障碍的可能性和严重程度。
Paschalidis 表示，该模型不仅能够准确区分健康个体和痴呆症患者，还能够检测轻度认知障碍和痴呆症患者之间的差异。而且，事实证明，录音的质量和人们说话的方式——无论他们的讲话是轻描淡写的还是一直断断续续的——不如他们所说的内容重要。
“令我们惊讶的是，语音流或其他音频功能并不那么重要;你可以相当好地自动转录采访，并依靠人工智能的文本分析来评估认知障碍，”同时也是 BU Rafik B 的新主任 Paschalidis 说。哈里里计算与计算科学与工程研究所。尽管该团队仍需要根据其他数据来源验证其结果，但研究结果表明，他们的工具可以支持临床医生使用录音诊断认知障碍，包括来自虚拟或远程医疗预约的录音。
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