Новий самоврядний додаток для смартфона аналізує мову на предмет явних ознак ранньої деменції. Дослідження опубліковано в журналі Computer Speech and Language.
Дослідники розробили прототип програми для смартфона, яке аналізує мовні патерни. З його допомогою можна самостійно діагностувати такі нейродегенеративні стану, як хвороба Альцгеймера (ХА) і легкі когнітивні порушення. Оскільки порушення мови — рання ознака цих станів, аналізуючи їх, можна швидко поставити діагноз.
Використання технологій для реєстрації часто непомітних змін голосу людини допомагає лікарям діагностувати ХА і легкі когнітивні порушення на ранній стадії. Чим раніше поставлять діагноз, тим більше шансів, що прогресування хвороби можна уповільнити. Однак розпізнавання мовних моделей у літніх людей важко.
Тепер співробітники Університету Цукуба, Японія, і IBM Research, науково-дослідного підрозділу однойменної компанії, розробили самоврядний прототип додатки для смартфона, щоб точно аналізувати мову користувача і виявити явну ознаку ранньої деменції.
Дослідники зібрали мовні дані 114 учасників. У 25 суб’єктів була ХА, у 46 — легкі когнітивні порушення, а 43 людини були здорові. Вік учасників коливався від 72 до 75 років. Учасники сиділи в тихій кімнаті і відповідали на заздалегідь записані питання; їх відповіді записували на iPad.
Учасники виконували різні мовні завдання. Їх відповіді розшифрували за допомогою служби для автоматичного розпізнавання мови IBM Watson Speech-to-Text. Записи аналізували на короткочасні коливання висоти тону, коливання гучності, також перевіряли швидкість мови, інтонацію і кількість пауз. Вчені використовували машинне навчання, щоб класифікувати дані.
Дослідники виявили статистично значущі відмінності в мовних патернах учасників контрольної групи і учасників з БА або легкими когнітивними порушеннями. Більш того, модель машинного навчання виявила обидві патології з точністю 91% і 88% відповідно.
В майбутньому вчені хочуть перевірити, чи збігаються варіації мови, які зафіксувало додаток, з патологічними змінами, наприклад, з рівнем тау і бета-амілоїду.
Дослідники визнають, що їх дослідження має деякі обмеження. Мовні дані зібрали в лабораторних умовах, що могло вплинути на те, як учасники відповідали на питання. Крім того, розмір вибірки був невеликим, що впливає на узагальнення результатів дослідження. Проте, їх експеримент показав потенціал використання аналізу мови за допомогою самостійного застосування для смартфона.