Ein Forschungsteam der Boston University hat einen innovativen Algorithmus entwickelt, der anhand einer Sprachaufzeichnung vorhersagen kann, welche Menschen mit leichtem kognitiven Rückgang innerhalb von sechs Jahren an Alzheimer erkranken werden. Die Genauigkeit der KI liegt bei rund 80 Prozent. Wie es funktioniert und warum es revolutionär ist.
Die Forscher entwickelten einekünstliche Intelligenz in der Lage, mit guter Präzision zu identifizieren (nahezu80 Prozent) die Leute, die das entwickeln werden Alzheimer-Erkrankung innerhalb der nächsten paar sechs Jahreeinfach indem man ihnen zuhört Stimme. Mit anderen Worten, dieses Modell von maschinelles Lernen schafft es, das zu begreifen Signale von dem beginnende Demenz durch die Art und Weise, wie sie strukturiert sind Parole in einem Stimmaufnahme. Es ist wichtig zu betonen, dass alle an dem Experiment beteiligten Personen ein Prinzip hatten kognitiver Verfall; Die KI ist einfach in der Lage zu verstehen, wer diesen Zustand weiterhin stabil aufrechterhalten wird und wer stattdessen an der weltweit am weitesten verbreiteten Form der Demenz leiden wird über 40 Millionen Menschen weltweit, nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (OMS).
Um die zu entwickelnAlgorithmus Die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz, die bestimmen kann, welche Menschen (mit leichter kognitiver Beeinträchtigung) innerhalb der nächsten sechs Jahre an Alzheimer erkranken werden, war ein internationales Forschungsteam unter der Leitung von Wissenschaftlern der Abteilung für Systemtechnik und der Abteilung für Biomedizintechnik der Boston University, die eng mit Kollegen zusammenarbeiteten in der Framingham Heart Study und der Abteilung für Medizin. Die von Professor John C. Pasqualides koordinierten Forscher bauten die neue Studie auf den Grundlagen früherer Forschungen aus dem Jahr 2022 auf, in denen sie zeigten, dass eine KI allein anhand der Analyse einer Stimme tatsächlich erkennen kann, ob eine Person an einem kognitiven Verfall oder einer Demenz leidet Aufzeichnung. Um den neuen Vorhersagealgorithmus zu trainieren und zu entwickeln, wandten sich Professor Pasqualides und Kollegen an Daten gesammelt von der Framingham Heart Study an der Boston University. Es handelt sich um eine Langzeituntersuchung zur Untersuchung der Herz-Kreislauf-Gesundheit der Teilnehmer, bei der auch Sprachaufzeichnungen von Patienten verwendet werden, um Anzeichen eines kognitiven Verfalls hervorzuheben.
Da aus den Krankenakten der Patienten herausgefunden werden konnte, wer an Alzheimer erkrankt war und wer nicht, „fütterten“ die Experten alle Sprachaufzeichnungen in das maschinelle Lernmodell und trainierten es so, diejenigen zu erkennen, die an Demenz erkrankt waren. Insgesamt waren sie übergebraucht 160 Interviews von Menschen im Alter zwischen 63 und 97 Jahren, von denen 76 eine leichte kognitive Beeinträchtigung aufwiesen und weitere 90 an Alzheimer erkrankten. Die KI „absorbierte“ soziodemografische Daten, Diagnose, Krankheitsstatus und Stimme der Teilnehmer und schaffte es, einen engen Zusammenhang zwischen der Art und Weise, wie Wörter in Interviews mit Spezialisten ausgedrückt wurden, und der Verschlechterung des kognitiven Verfalls in Richtung „Alzheimer“ herzustellen. In der zweiten Phase der Studie nutzten sie die verbleibenden Sprachaufzeichnungen der Framingham Heart Study, um zu prüfen, ob die KI verstehen konnte, welche Menschen in den nächsten sechs Jahren an Alzheimer erkranken würden und welche nicht. Nun, es ist ihr nicht nur gelungen, sie hat es auch bewiesen bemerkenswerte Präzision: in der Tat eine Reihe vonGenauigkeit von 78,5 Prozent es ist ein Sensitivität von 81,1 Prozent bei der Vorhersage des Fortschreitens von einem leichten kognitiven Rückgang zu Alzheimer in diesem Zeitraum.
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„Wir wollten vorhersagen, was in den nächsten sechs Jahren passieren würde, und haben festgestellt, dass wir diese Vorhersage einigermaßen mit relativ hoher Sicherheit und Genauigkeit treffen können“, sagte Professor Paschalidis in einer Pressemitteilung und betonte die Leistungsfähigkeit der KI und die möglichen Vorteile entstehen für Patienten. „Wenn man vorhersagen kann, was passieren wird, hat man mehr Möglichkeiten und Zeit, medikamentös einzugreifen und zumindest zu versuchen, die Stabilität des Zustands aufrechtzuerhalten und den Übergang zu schwerwiegenderen Formen der Demenz zu verhindern“, kommentierte der Experte, der das Rafik leitet B Hariri Institute for Computing and Computational Science & Engineering an der Boston University.
Eine interessante Tatsache, die es zu berücksichtigen gilt, liegt in der Tatsache, dass es sich bei den Sprachaufzeichnungen um Tonaufnahmen handelte schlechte Qualität, mit vielen Hintergrundgeräuschen und Störungen, gerade weil sie nicht für diesen Zweck konzipiert waren. Dies bedeutet, dass hochwertige Ad-hoc-Aufzeichnungen die Fähigkeit des Algorithmus erheblich verbessern könnten, zu verstehen, wer an Demenz erkrankt und wer nicht, wenn man bedenkt, dass KI nicht auf Gesprächsgeschwindigkeit und Sprache angewiesen ist, sondern auf die Struktur der ausgedrückten Wörter.
Alzheimer ist derzeit einer unheilbare Krankheit, aber je früher man es begreifen kann, desto besser ist die Wirkung der verfügbaren Therapien. Zum Beispiel diemonoklonaler Donanemab-Antikörper vom Pharmaunternehmen Ely Lilli konnte den kognitiven Verfall bei Patienten mit einer leichten Demenzform um 35 Prozent verlangsamen. Es handelt sich um eine historische Errungenschaft, die in Kombination mit einer frühzeitigen Diagnose für Millionen von Menschen einen Wendepunkt in der Behandlung von Alzheimer bedeuten könnte. Deshalb werden solche effektiven Frühdiagnosemethoden von Experten als sehr wichtig erachtet.
Es sollte auch bedacht werden, dass eine einfache Sprachaufzeichnung ein viel aufwändigerer Vorgang ist schnell und kostengünstig der für die Diagnose von Alzheimer notwendigen Tests. Viele lassen sich auch aus diesem Grund nicht testen. Die Autoren der Studie denken bereits darüber nachSmartphone-Anwendung ist in der Lage, die Anzeichen einer Demenz auch durch zu erkennen einfache häusliche Gespräche, anstatt Interviews mit Spezialisten zu führen. All dies könnte es ermöglichen, die am stärksten gefährdeten Personen frühzeitig zu identifizieren und sie auf vielversprechende vorbeugende Behandlungen hinzuweisen.
Wir erinnern Sie daran, dass eine neue Studie ergeben hat, dass es anhand der Analyse der Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit möglich ist, die Anzeichen der Alzheimer-Krankheit 18 Jahre vor dem Auftreten der Symptome zu erkennen. Die Details der neuen Forschung „Vorhersage des Fortschreitens der Alzheimer-Krankheit innerhalb von 6 Jahren mithilfe von Sprache: Ein neuartiger Ansatz unter Nutzung von Sprachmodellen“ wurden in der Fachzeitschrift Alzheimer’s & Dementia veröffentlicht.
