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【廣西衛校】計機器學習幫助識別癡呆癥的發生風險
發布時間:2018-09-22發布部門:宣傳部


  最近一項研究揭示,通過認知功能測試能夠幫助診斷癡呆癥,醫院的迷你精神狀態檢查(MMSE)和醫學成像系統就是其中的例子。

  隨著人口老齡化,越來越多的人患上癡呆癥。因此,開發簡單的癡呆檢測手段十分迫切。以前的研究中主要使用神經心理學問題進行診斷,但重復使用相同的問題會降低癡呆癥的檢測能力。

  來自大阪大學和奈良科學技術研究所的聯合研究小組證明,有可能通過機器學習的手段來檢測癡呆癥。

  研究人員提出了用于在早期階段檢測癡呆癥跡象的機器學習算法,使用交互式計算機開發癡呆癥檢測系統。他們根據與老年參與者記錄的對話中的語音,語言和面孔特征,創建了機器學習模型。通過機器學習,計算機能夠在6個問題(每個問題2-3分鐘)中以90%的概率區分癡呆癥患者和健康人群。

  該團隊基于神經心理學測試和不基于特定測試的隨機問題,記錄了來自12名癡呆癥患者以及和12個健康人的對話交互數據。他們從記錄的數據中提取語音,語言和圖像特征,創建一個檢測癡呆癥的模型,并使計算機能夠自己學習檢測癡呆癥。

  結果顯示,計算機區分健康對照組和癡呆癥患者的準確率達到了92%。結果發現,通過結合癡呆癥的上述特征,。例如根據問題的內容,語調,語調的發音率以及話語中的名詞和動詞的百分比,對問題的反應延遲時間等,能夠準確識別癡帶著患者。

  資深作者Takashi Kudo說:“如果這項技術得到進一步發展,通過每天與家中的計算機對話,可以了解老年人是否處于癡呆癥的早期階段。這將鼓勵他們尋求醫療幫助。”


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