Aplikacija bi mogla označiti Alzheimerovu bolest zbog telefonskog poziva

Netko tko koristi plavi pametni telefon

  • Trenutno jeftini, dostupni i pouzdani pregledi za utvrđivanje Alzheimerove bolesti na početku nisu.
  • Ljudi s problemom imaju tendenciju razgovarati ekstra postupno, a također i s dužim zaustavljanjem.
  • U trenutnoj istraživačkoj studiji znanstvenici su koristili otkriće uređaja kako bi uspostavili verzije koje koriste akustične funkcije rasprava pojedinca kako bi prepoznali mogu li imati vrlo rano Alzheimerovo stanje.
  • Ako se više pregleda provjeri učinkovito, verzije mogu pomoći prepoznati početak problema pomoću aplikacije za pametni uređaj ili putem interneta.

Alzheimerovo stanje uključuje suvremeno pogoršanje komponenata uma koje reguliraju ideje, pamćenje i jezik.

Centri za kontrolu bolesti i prevenciju (CDC) bilježe da se 2020. godine čak 5.8 milijuna pojedinaca u Sjedinjenim Državama bavilo tim stanjem.

Istraživanje preporučuje da je vrlo rana medicinska dijagnoza vrlo važna s obzirom na činjenicu da pruža priliku liječnicima da što prije započnu profesionalni tretman kako bi se pobrinuli za pojedinačne znakove.

Međutim, trenutno se ne nude ekonomični, široko dostupni uređaji i uređaji s povjerenjem koji bi identificirali Alzheimerovo stanje tijekom njegove pretkliničke faze.

Jedan od izvedivih znakova analize mogao bi biti da u svakodnevnoj raspravi osobe s tim stanjem imaju tendenciju razgovarati ekstra postupno, zaustavljajući se dok traže najbolje riječi. Kao rezultat toga, njihov govor ne može imati tečnost u usporedbi s pojedincima bez problema.

Znanstvenici iz McCann Healthcare Worldwide, Tokyo Medical, a također i Dental University, Keio University, kao i Kyoto University u Japanu, obrazložili su da bi potpuno automatizirani dizajn mogao koristiti akustične funkcije govora, poput zaustavljanja, visine i snage glasa, da bi se predvidjelo da je to najvjerojatnije utvrditi Alzheimerovo stanje.

Koristili su otkriće uređaja kako bi razvili verzije za koje misle da bi mogle postati jednako izvrsne, ili možda puno bolje od uobičajenih pregleda koje liječnici koriste kako bi identificirali stanje.

Istraživači su zapravo izvijestili kako vode do PLOS ONE.

Strojno otkrivanje formula

Skupina je koristila 3 formule za strojno učenje kako bi ispitala glasovne informacije 24 osobe s Alzheimerovom bolešću i 99 osoba bez njih, od kojih je svaka sazrijevala 65 godina ili više.

Audio snimke potječu iz javnog zdravstvenog i wellness programa u Hachiojiju koji uključuje pojedince koji razgovaraju telefonom u vezi s prilagodbama načina života kako bi smanjili opasnost od mentalnog pogoršanja.

Kao komponenta programa, pojedinci su dodatno poduzeli japansku varijaciju konvencionalnog ispitivanja kognitivnog rada nazvanog Telefonski intervju za kognitivni status (TICS-J).

Za potpuno novu istraživačku studiju, istraživači su koristili funkcije pjevanja s nekoliko zvučnih zapisa kako bi educirali formule za strojno učenje kako bi se razlikovalo između osoba s Alzheimerovom bolešću i kontrola.

Ostatak snimaka iskoristili su za procjenu učinkovitosti rezultirajućih verzija.

Jedna od verzija, koja se temeljila na formuli koja se naziva ozbiljno poboljšanje nagiba (XGBoost), postigla je puno bolje rezultate od TICS-J, iako razlika između obje nije došla do granice zbog analitičke važnosti.

Hranjenje dizajna brojnim zvučnim dokumentima svake osobe pojačalo je integritet njegovih prognoza.

I XGBoost i TICS-J imali su razinu osjetljivosti od 100%, što ukazuje da nije bilo netočnih nedostataka - sve osobe za koje su pregledi utvrdili da nemaju Alzheimerovo stanje nisu imale problema.

XGBoost je dodatno dobio najbolju ocjenu za jedinstvenost, ukazujući da nije bilo netočnih pozitivnih rezultata, a također su i svi pojedinci za koje je naveo da imaju Alzheimerovo stanje sigurno osobe s ovim problemom. Suprotno tome, TICS-J upravo je zaradio 83.3%.

Drugim riječima, 16.7% osoba koje je TICS-J procijenio da imaju Alzheimerovo stanje zaista je imalo izvrsno kognitivno zdravlje i dobrobit.

Znanstvenici navode da bi programeri mogli integrirati svoj dizajn izravno u internetske stranice ili mobilne aplikacije, omogućujući javnosti da im sama pristupi.

Smatraju da bi takav uređaj za predviđanje mogao pomoći pojedincima u najranijim fazama stanja da potraže stručnu pomoć.

Oni završavaju:

"Naše postignuće u predviđanju [Alzheimerove bolesti] dobro koristeći samo glasovne značajke iz svakodnevnog razgovora ukazuje na mogućnost razvoja alata za pred-screening za [Alzheimerovu bolest] među općom populacijom koji je pristupačniji i jeftiniji."

"[Sada] planiramo ponovno provesti ovaj test s većom veličinom uzorka na novom polju do kraja ove godine kako bismo dodatno potvrdili naše rezultate", tvrdio je glavni autor Akihiro Shimoda iz tvrtke McCann Healthcare Worldwide u Tokiju.

"McCann Health želi još poboljšati ovu dijagnostičku metodu probira da bi razvio vlastitu uslugu nazvanu 'Dearphone' koja ima za cilj doprinos prevenciji i ranom otkrivanju demencije", izvijestio je "Detonic.shop".

Tvrdio je da bi programeri, zajedno s aplikacijama i on-line sustavima, mogli integrirati svoj dizajn izravno u tradicionalnu telefonsku tvrtku za starije osobe koje ne koriste pametni uređaj ili računalni sustav.

"Zapravo, tražimo partnera koji može surađivati ​​s nama kako bismo razvili i primijenili naš model u društvo", uključio je.

Ograničenja istraživačkog studija

Jedno od glavnih ograničenja istraživačkog istraživanja bilo je to što je koristilo zvučne informacije od osoba koje su zapravo trenutno dobile medicinsku dijagnozu Alzheimerovog stanja.

Da bi provjerili funkcionira li dizajn, znanstvenici bi ga zasigurno trebali procijeniti na većem primjeru iz osnovnog stanovništva, a nakon toga slijediti ih s vremenom kako bi vidjeli što je stvorilo problem.

Pisci imaju na umu još nekoliko ograničenja svog posla. Na primjer, istraživačka studija nije razlikovala osobe s Alzheimerovom bolešću, kao ni osobe s laganim kognitivnim problemima, koje bi mogle imati različite govorne značajke. Kao poboljšanje, dimenzija primjera bila je prilično mala.

Uz to imaju na umu da bi budući dizajn mogao integrirati govorni materijal i sintaksu kako bi povećao njegovu učinkovitost.