Ученые из Юго-Западного медицинского центра UT провели исследование, в котором было показано, что с помощью новых технологий фиксации незначительных изменений в голосе пациента можно диагностировать когнитивные нарушения и болезнь Альцгеймера задолго до того, как появятся симптомы. Результаты исследования были представлены в публикации Ассоциации Альцгеймера «Диагностика, оценка и мониторинг заболеваний».
Ведущий автор исследования профессор неврологии института мозга UT Ихаб Хаджар сосредоточил свое внимание на анализе незначительных речевых и звуковых изменений, которые возникают на самых ранних стадиях болезни Альцгеймера, но они не распознаются близкими пациента или врачом.
Ученые с помощью передовых инструментов машинного обучения и обработки естественного языка (NLP) провели оценку речевых моделей у 206 человек. У 114 были критерии легкого снижения когнитивных функций, а у 92 не было нарушений. Затем результаты такой оценки ученые сопоставили с данными, которые получаются с использованием обычных биомаркеров, чтобы выявить корреляции измерений.
Участники исследования проводили несколько стандартных когнитивных тестов, а затем проводилась аудиозапись, в которой участники в течение 1-2 минут описывали произведение искусства.
Записи позволили получить определенное представление о разговорных способностях, и с помощью искусственного интеллекта были получены данные о моторном контроле речи, плотности идей, грамматической сложности и других особенностях речи.
Ученые провели сравнение анализа речи участников исследования с результатами МРТ сканирования и данными образцов спинномозговой жидкости и МРТ, чтобы выявить, насколько точно можно выявить легкие когнитивные нарушения и прогрессирование болезни Альцгеймера с помощью цифровых голосовых биомаркеров.
До появления методов машинного обучения и NPL проведение детального изучения речевых паттернов у пациентов представляло собой очень трудоемкое и часто безуспешное занятие, так как человеческое ухо не фиксирует изменения речи на ранних стадиях болезни.
Во время анализа речевых функций ученые тратили всего 10 минут на запись голоса пациента, в то время как стандартные когнитивные тесты требуют несколько часов.
Ученые планируют провести крупные исследования и со временем использование алгоритмов машинного обучения для анализа речи позволит выявлять признаки когнитивных нарушений на ранней стадии болезни Альцгеймера.
