游戏介绍:
人工智能工具根据言语模式预测阿尔茨海默病
前景光明的新人工智能程序，旨在通过检查一个人的言语，在症状出现前六年简单地诊断出阿尔茨海默病。发表在《阿尔茨海默氏症与老年痴呆症》杂志上痴呆症是波士顿大学研究人员的成果。 他们的模型可以以 78.5 的准确率预测患有轻度认知障碍的人在未来六年内是否会保持稳定或发展为痴呆症。研究人员表示，他们的工作可以通过自动化部分流程并消除昂贵的实验室测试、成像测试甚至就医的需要，帮助使认知障碍筛查变得更容易。 为了建立和训练他们的模型，研究人员使用了该国最古老和持续时间最长的研究之一弗雷明汉心脏研究的数据。表现出认知能力下降迹象的参与者会定期接受神经心理学测试和访谈，随着时间的推移，会产生有关他们认知健康状况的大量信息。 研究开始时，专家们获得了 166 名年龄在 63 岁至 97 岁之间、患有轻度认知障碍的人的访谈录音：其中 76 人在接下来的六年中保持稳定，90 人逐渐恶化。然后，他们结合使用语音识别工具和人工智能来训练模型，以发现语音、人口统计、诊断和疾病进展之间的联系。训练该程序后，研究人员在其他参与者身上测试了其预测能力。 该模型的工作原理仅基于采访的内容、所说的话以及句子的结构。 现在，该团队的目标是开发一款智能手机应用程序来预测阿尔茨海默病，并将当前的研究扩展到语音分析之外——例如使用患者绘图——以提高模型的预测准确性。 作者宣称，数字化是新的血液。您可以收集它，分析它今天已知的内容，存储它，并重新分析它以了解明天出现的任何新情况。
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