Флаги флагов ИИ на основе речи знак Паркинсона

Компьютерные ученые разработали инструмент скрининга на основе речи, который может помочь людям оценить, показывают ли они признаки болезни Паркинсона.

Паркинсон – самая быстро растущая неврологическая инвалидность в мире.

Исследование в журнале Болезнь NPJ Паркинсона Вводит веб-тест, который просит пользователей читать два панграма-шорт-предложения, используя все 26 букв алфавита.

В течение нескольких секунд ИИ анализирует голосовые записи для тонких узоров, связанных с Паркинсоном, с почти 86% точностью.

Болезнь Паркинсона, как правило, диагностируется специалистами по расстройствам движения – нейрологами с конкретной подготовкой для оценки сложных моторных симптомов – используя комбинацию семейного анамнеза, неврологических исследований и визуализации мозга.

В то время как авторы исследования подчеркивают, что их инструмент на основе искусственного интеллекта не является заменой клинической диагностики, они видят его как быстрый, низкий и доступный способ пометить людей, особенно в отдаленных районах, которые могут жить с этим состоянием и побудить их искать более тщательные клинические оценки.

«Существуют огромные полосы США и по всему миру, где доступ к специализированной неврологической помощи ограничен»,-говорит Эсан Хоке, профессор Департамента компьютерных наук Рочестера и со-директор лаборатории взаимодействия в Рочестере.

«С согласия пользователей широко используемые речевые интерфейсы, такие как Amazon Alexa или Google Home, могут потенциально Помогите людям определить, нужно ли им обратиться за дальнейшим уходом.

Чтобы тренировать и проверять инструмент, исследователи собрали данные от более чем 1300 участников – с и без Паркинсона – в разнообразных условиях, включая домашние условия, клинические визиты в медицинском центре Университета Рочестера и в Центре по уходу за болезнями Паркинсона в Огайо.

Используя микрофон компьютера, пользователи просто читают вслух два предложения: «Быстрая коричневая лиса прыгает через ленивую собаку. Собака просыпается и следует за лисой в лес, но опять же коричневая лиса прыгает через ленивую собаку». Используя силу передовых полупроницаемых речевых речевых моделей, обученных миллионам цифровых аудиозаписей для понимания характеристик речи, инструмент может получить достаточно вокальных сигналов из этих двух коротких предложений, чтобы отметить предупреждающие знаки.

«Эти большие звуковые модели обучаются понимать, как работает речь;, например, то, как кто -то с Паркинсоном произносит звуки, паузу, дыхание и непреднамеренно добавлять особенности неразборчивости, отличается от кого -то без Паркинсона», – говорит Абдельрахман Абделькадер, студент магистра компьютерных наук в лаборатории Хоке и один из двух ведущих авторов исследования.

«Если человек говорит, что паграм, который содержит полный спектр алфавитной изменчивости и отслеживает в определенных точках, модель может определить, отличается ли это от типичного представления и помечать его».

Этот инструмент был точным на 85,7% при тестировании, что дает убедительный признак того, может ли кто -то иметь у Паркинсона. Но это многогранное заболевание, и хотя некоторые люди демонстрируют симптомы с помощью речи, они также могут демонстрировать признаки с помощью моторных задач или выражений лица. За последнее десятилетие лаборатория Хоке преследовала умные алгоритмы для объединения нескольких показателей и дали самые современные результаты.

«Исследования показывают, что почти 89% людей с Паркинсоном имеют деформация в их голосе Это может указывать на болезнь, что делает речь сильной отправной точкой для цифрового скрининга », – говорит Тарик Аднан, аспирант компьютерных наук, связанный с лабораторией Хоке, и еще один ведущий автор исследования.

«Объединяя этот метод с оценкой других симптомов, мы стремимся охватить большинство людей в рамках нашего процесса доступного скрининга».

Интерактивная демонстрация трех скрининговых тестов лаборатории, включая речевой тест, изложенные в статье, является Доступно онлайнПолем

Финансирование исследования было получено от Национального института неврологических расстройств и инсульта Национальных институтов здравоохранения, Фонда Гордона и Бетти Мура, премии Google Faculty Research и стипендии Google PhD.

Источник: Университет Рочестера