Az alkalmazás jelezheti az Alzheimer-kórt a telefonhívásból

Valaki kék okos telefont használ

  • Az Alzheimer -kór kezdeti állapotának azonosítására szolgáló olcsó, elérhető és megbízható vizsgálatok jelenleg nem állnak rendelkezésre.
  • A problémával küzdő emberek hajlamosak fokozatosan és hosszabb megállásokkal extra beszélni.
  • Egy jelenlegi kutatási tanulmányban a tudósok eszközfelfedezéssel olyan verziókat hoztak létre, amelyek kihasználják az egyén megbeszéléseinek akusztikus funkcióit annak felismerésére, hogy nagyon korai Alzheimer -kórban szenvedhetnek -e.
  • Ha több vizsgálat eredményesnek bizonyul, akkor a verziók segíthetnek felismerni a probléma kezdetét egy okoseszköz -alkalmazás segítségével vagy online.

Az Alzheimer -kór magában foglalja az elme olyan összetevőinek modern romlását, amelyek szabályozzák az eszméket, a memóriát és a nyelvet is.

A Centers for Disease Control and Prevention (CDC) feljegyzése szerint 2020 -ban az Egyesült Államokban már 5.8 millió ember foglalkozott az állapottal.

A kutatások azt javasolják, hogy a nagyon korai orvosi diagnózis nagyon fontos, mivel lehetővé teszi az orvosok számára, hogy mielőbb megkezdjék a professzionális kezelést, hogy gondoskodjanak az egyén jeleiről.

Jelenleg azonban nem kínálnak gazdaságos, széles körben elérhető és megbízható eszközöket az Alzheimer -kór azonosítására annak preklinikai szakaszában.

Az egyik megvalósítható elemzési jel az lehet, hogy a napi megbeszélések során az ilyen állapotú egyének hajlamosak arra, hogy fokozatosan beszéljenek, és megálljanak, miközben a legjobb szavakat keresik. Ennek eredményeképpen beszédük nem tud gördülékenynek lenni a probléma nélküli egyénekhez képest.

A McCann Healthcare Worldwide, a Tokyo Medical és a Fogászati ​​Egyetem, a Keio Egyetem, valamint a japán Kyoto Egyetem tudósai úgy ítélték meg, hogy egy teljesen automatizált tervezés felhasználhatja a beszéd akusztikus funkcióit, például a megállásokat, a hangmagasságot és a hang erősségét is. nagy valószínűséggel megállapítja az Alzheimer -kórt.

Az eszközök felfedezésével olyan verziókat fejlesztettek ki, amelyek szerintük ugyanolyan kiválóak, vagy talán sokkal jobbak, mint egy hagyományos vizsgálat, amelyet az orvosok használnak az állapot azonosítására.

A kutatók ténylegesen beszámoltak vezetőjükről a PLOS ONE -nak.

Gépfelfedező képletek

A csoport 3 gépi tanulási képletet használt 24 Alzheimer-kórban szenvedő és 99 anélkül élő személy hanginformációinak vizsgálatára, akik mindegyike 65 éves vagy idősebb volt.

A hangfelvételek egy hachioji közegészségügyi és wellness programból származtak, amely magában foglalta az egyéneket, akik telefonon beszélgettek az életmód kiigazításáról a mentális romlás veszélyének csökkentése érdekében.

A program részeként az egyének emellett elvégezték a kognitív munka hagyományos vizsgálatának japán változatát, a Telephone Interview for Cognitive Status (TICS-J).

A vadonatúj kutatási tanulmányhoz a kutatók néhány hangfelvétel éneklési funkcióit használták fel a gépi tanulási képletek oktatására, hogy megkülönböztessék az Alzheimer-kóros személyeket és a kontrollokat.

A felvételek többi részét felhasználva értékelték a kapott verziók hatékonyságát.

Az egyik verzió, amely a súlyos lejtésjavítás (XGBoost) nevű képleten alapult, sokkal jobban sikerült, mint a TICS-J, bár a kettő közötti különbség nem érte el az analitikai relevancia határát.

A tervezés etetése minden személytől számos hangdokumentumot javított előrejelzéseinek integritásában.

Mind az XGBoost, mind a TICS-J érzékenységi szintje 100%volt, ami azt jelzi, hogy nincsenek hibás árnyoldalak-mindazoknál, akiknél a vizsgálatok megállapították, hogy nem Alzheimer-kórban szenvednek, nem volt probléma.

Az XGBoost ezenkívül a legjobb minősítést kapta az egyediségért, jelezve, hogy nincsenek helytelen pozitívumok, és az Alzheimer -kórban szenvedő személyek minden bizonnyal ilyen problémával küzdő személyek. Ezzel szemben a TICS-J 83.3%-ot emelkedett.

Más szavakkal, a TICS-J által Alzheimer-kórban szenvedő betegek 16.7% -a valóban kiváló kognitív egészséggel és jó közérzettel rendelkezett.

A tudósok azt állítják, hogy a programozók integrálhatják tervezésüket közvetlenül az internetes oldalakra vagy mobilalkalmazásokba, lehetővé téve a nyilvánosság számára, hogy önállóan elérjék azt.

Úgy gondolják, hogy egy ilyen előrejelző eszköz segítséget nyújthat az egyéneknek az állapot legkorábbi szakaszában, hogy szakértői segítséget keressenek.

Becsomagolják:

"Az [Alzheimer-kór] jó előrejelzésében elért eredményünk, amely csak a napi beszélgetés hangjellemzőit használja, jelzi annak lehetőségét, hogy az [Alzheimer-kór] előszűrő eszköze kifejlesztésre kerüljön az általános lakosság körében, amely elérhetőbb és olcsóbb."

„[W] e év végéig azt tervezzük, hogy ismét elvégezzük ezt a tesztet, nagyobb mintamérettel az új területen annak érdekében, hogy tovább erősítsük eredményeinket” - állította Akihiro Shimoda, a McCann Healthcare Worldwide tokiói vezető írója.

„A McCann Health tovább kívánja fejleszteni ezt a diagnosztikai szűrési módszert, hogy kifejlessze saját,„ Dearphone ”nevű szolgáltatását, amelynek célja, hogy hozzájáruljon a demencia megelőzéséhez és korai felismeréséhez” - tájékoztatta a "Detonic.shop" -t.

Azt állította, hogy az alkalmazásokkal és az on-line rendszerekkel együtt a programozók integrálhatják formatervezésüket egy hagyományos telefoncégbe az idősebbek számára, akik nem használnak intelligens eszközt vagy számítógépes rendszert.

„Valójában olyan partnert keresünk, aki együttműködhet velünk, hogy kifejlessze és megvalósítsa modellünket a társadalom számára” - tette hozzá.

A kutatás korlátai

A kutatási vizsgálat egyik fő akadálya az volt, hogy olyan személyek hanginformációit használta fel, akik ténylegesen az Alzheimer -kór orvosi diagnózisát szerezték meg.

Annak ellenőrzésére, hogy a tervezés működik -e, a tudósok minden bizonnyal megkövetelik, hogy az alap népesség nagyobb példáján értékeljék azt, és ezt követően idővel kövessék őket, hogy lássák, mi okozta a problémát.

Az írók szem előtt tartják munkájuk néhány egyéb korlátozását. Például a kutatási tanulmány nem tett különbséget az Alzheimer -kórban szenvedő és a könnyű kognitív problémákkal küzdő személyek között, akiknek különböző beszédfunkcióik lehetnek. A javításban a példa dimenzió meglehetősen kicsi volt.

Emellett szem előtt tartják, hogy egy jövőbeli tervezés integrálhatja a beszédanyagot és a szintaxist is a hatékonyság növelése érdekében.