Machine-Learning-Algorithmen zur Erkennung von Alzheimer während Telefongesprächen

Algorithmen des maschinellen Lernens zur Erkennung von Alzheimer während Telefongesprächen

Forscher des Department of Public Health, McCann Healthcare Worldwide Japan Inc., haben drei Algorithmen entwickelt, die verwendet werden können, um Alzheimer bei Patienten zu erkennen, während sie Telefongespräche führen. Die Gruppe hat ein Papier verfasst, das die Algorithmen und ihre Wirksamkeit skizziert und auf der Open-Access-Site hochgeladen PLoS ONE.

Trotz weltweiter Bemühungen gibt es immer noch keine Heilung für die Alzheimer-Krankheit, von der Millionen von Menschen auf der ganzen Welt betroffen sind, darunter etwa 5.8 Millionen in den Vereinigten Staaten. Medizinische Forscher haben jedoch Schritte unternommen, um sein Fortschreiten zu verlangsamen; Deshalb wird es immer wichtiger, die Krankheit frühzeitig zu erkennen. Daher haben sich Wissenschaftler darauf konzentriert, neue Wege zu finden, um vorherzusagen, welche Menschen die Krankheit bekommen. In diesem neuen Versuch haben sich die Forscher dem maschinellen Lernen als Diagnosehilfe zugewandt.

Frühere Forschungen haben gezeigt, dass einige der frühen Anzeichen von Alzheimer darin bestehen, langsamer als normal zu sprechen und während Gesprächen häufiger zu pausieren. Es wird bereits daran gearbeitet, solche Sprachschwierigkeiten zu erkennen – ein Projekt eines Teams in Japan verwendet den Telefoninterview-Test für den kognitiven Status (TICS-J), bei dem Telefongespräche aufgezeichnet und untersucht werden, um zu sehen, ob die Sprache langsam oder unterbrochen ist. In dieser neuen Studie haben die Forscher das Zuhören und Analysieren von Telefongesprächen durch einen Computer ersetzt, auf dem ein maschineller Lernalgorithmus ausgeführt wird.

Drei verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen wurden entwickelt, um Sprachmuster zu untersuchen. Allen wurde beigebracht, anhand von Sprachaufzeichnungen aus einem laufenden Demenzprogramm in Japan Anzeichen von Alzheimer zu erkennen. Andere Sprachaufnahmen wurden dann verwendet, um die Algorithmen zu testen, und die Forscher fanden heraus, dass sie im Durchschnitt genauso gut oder etwas besser waren als TICS-J und keine falsch positiven Ergebnisse lieferten. Die Forscher schlagen vor, dass ihre Algorithmen verwendet werden könnten, um eine billigere und leichter zugängliche Form der frühen Alzheimer-Tests bereitzustellen.