Algoritmos de aprendizaje automático utilizados para detectar la enfermedad de Alzheimer durante las conversaciones telefónicas

Algoritmos de aprendizaje automático utilizados para detectar la enfermedad de Alzheimer durante las conversaciones telefónicas

Los investigadores que trabajan en el Departamento de Salud Pública, McCann Healthcare Worldwide Japan Inc., han creado tres algoritmos que se pueden utilizar para detectar la enfermedad de Alzheimer en pacientes mientras mantienen conversaciones telefónicas. El grupo ha escrito un documento que describe los algoritmos y su eficacia y lo ha subido al sitio de acceso abierto. PLoS ONE.

A pesar de los esfuerzos mundiales, todavía no existe cura para la enfermedad de Alzheimer, que afecta a millones de personas en todo el mundo, incluidos aproximadamente 5.8 millones en los Estados Unidos. Sin embargo, los investigadores médicos han hecho avances para frenar su progresión; por eso es cada vez más importante identificar la enfermedad de forma precoz. Por lo tanto, los científicos han centrado su atención en encontrar nuevas formas de predecir qué personas contraerán la enfermedad. En este nuevo esfuerzo, los investigadores han recurrido al aprendizaje automático como una ayuda para los diagnósticos.

Investigaciones anteriores han demostrado que algunos de los primeros signos de la enfermedad de Alzheimer incluyen hablar más lento de lo normal y hacer pausas con más frecuencia durante las conversaciones. Ya se están realizando algunos trabajos para reconocer tales dificultades del habla: un proyecto de un equipo en Japón utiliza la prueba de entrevista telefónica para el estado cognitivo (TICS-J), donde las conversaciones telefónicas se graban y estudian para ver si el habla es lenta o entrecortada. En este nuevo estudio, los investigadores han reemplazado a los humanos que escuchan y analizan las conversaciones telefónicas con una computadora que ejecuta un algoritmo de aprendizaje automático.

Se diseñaron tres algoritmos diferentes de aprendizaje automático para estudiar los patrones del habla. A todos se les enseñó a identificar los signos de la enfermedad de Alzheimer mediante grabaciones de voz de un programa de demencia en curso en Japón. Luego, se utilizaron otras grabaciones de voz para probar los algoritmos, y los investigadores encontraron que, en promedio, eran tan buenos o ligeramente mejores que TICS-J y no arrojaron ningún falso positivo. Los investigadores sugieren que sus algoritmos podrían usarse para proporcionar una forma más barata y accesible de pruebas tempranas de la enfermedad de Alzheimer.

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