KI-Analyse und Spracherkennung
Fortschrittliche KI-Analysen könnten subtile Merkmale in der Sprache einer Person aufdecken, die Ärzten helfen könnten, Alzheimer Jahre vor dem Auftreten von Symptomen geistigen Verfalls zu erkennen. Laut einer kürzlich in der Zeitschrift der Alzheimer’s Association für Diagnose, Bewertung und Krankheitsüberwachung veröffentlichten Studie könnten natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Spracherkennung und maschinelles Lernen dazu verwendet werden, schwer messbare Stimmveränderungen zu identifizieren, die mit spezifischen Biomarkern für Alzheimer korrespondieren.
Diese Biomarker umfassen unter anderem den Proteingehalt von Amyloid-Beta, den Wissenschaftler als “Samen” bezeichnet haben, die später zu Alzheimer heranwachsen könnten. Vor der Entwicklung von maschinellem Lernen und NLP war die detaillierte Untersuchung von Sprachmustern bei Patienten äußerst arbeitsintensiv und oft nicht erfolgreich, da die Veränderungen in den frühen Stadien von Alzheimer häufig für das menschliche Ohr nicht wahrnehmbar sind.
Die möglichen stimmlichen Veränderungen sind:
- wie schnell eine Person spricht
- Tonhöhe
- Intonation von Vokal- und Konsonantenlauten
- grammatikalische Komplexität
- Sprachmotorische Kontrolle
- Ideenvielfalt
Die Studie und ihre Ergebnisse
In der Studie wurden Daten von 206 Personen im Alter von 50 Jahren und älter gesammelt, von denen 114 die Kriterien für eine leichte kognitive Beeinträchtigung erfüllten und 92 kognitiv unbeeinträchtigt waren. Jeder Teilnehmer wurde aufgezeichnet, während er eine ein- bis zweiminütige Beschreibung eines farbenfrohen Zirkusumzugs gab. Durch eine ausgeklügelte Computeranalyse dieser Aufnahmen konnten die Wissenschaftler spezifische Arten von Sprachmerkmalen bestimmen und bewerten.
Die Ergebnisse der Studie müssen zwar noch in einer größeren Anzahl von Studienteilnehmern bestätigt werden, die Technologie könnte jedoch den Weg für ein leicht durchführbares Screening-Tool für gefährdete Personen ebnen. Es ist besonders wichtig, dass Werkzeuge zur Früherkennung in vielfältigen, realen Bevölkerungsgruppen validiert werden. Fortschritte in der Sprachanalyse könnten diese Lücke schließen, Kandidaten für weitere Tests identifizieren und möglicherweise die zugrunde liegende Ursache der Gedächtnisbeschwerde bestimmen.
Lebensstiländerungen und Medikamente
Obwohl es keine Heilung für früh einsetzende Alzheimer gibt, haben Ärzte festgestellt, dass bestimmte Änderungen am Lebensstildazu beitragen können, die Gesundheit von Geist und Körper zu erhalten. Dazu gehören eine gesunde Ernährung, regelmäßige Bewegung, weniger Alkohol und Entspannungstechniken zur Stressreduktion. Eine positive Einstellung zum Altern kann auch dazu beitragen, Gedächtnisverlust umzukehren. Personen mit frühen Anzeichen von Demenz können auch mit einem Gesundheitsdienleister über Medikamente beraten, die gezeigt haben, dass sie vorübergehend die Symptome der Demenz verbessern, einschließlich Donepezil (Aricept), Rivastigmin (Exelon) und Galantamin (Razadyne).
Zusammenfassung der Studie
1. Einleitung und Methoden
Die Studie beschäftigt sich mit der Entwicklung digitaler Stimm-Biomarker und deren Zusammenhang mit Kognition, zerebrospinalen Biomarkern und neuronaler Darstellung bei früher Alzheimer-Krankheit. Die Daten wurden von Teilnehmern des Brain Stress Hypertension and Aging Research Program (B-SHARP) an der Emory University gesammelt. Die Teilnehmer waren 50 Jahre oder älter und entweder kognitiv unbeeinträchtigt (CU) oder mit leichter kognitiver Beeinträchtigung (MCI).
2. Analyse und Ergebnisse
Die Studie kombinierte maschinelles Lernen mit innovativen NLP- und ASR-Techniken, um digitale Stimm-Biomarker für Alzheimer zu ermitteln. Diese umfassten akustische Merkmale sowie “Meta-Semantische” Merkmale, die auf den lexikalisch-semantischen Eigenschaften von verbundenem Sprechen basieren. Die Forscher untersuchten dann deren Zusammenhang mit neuropsychologischen Maßnahmen und zerebrospinalen Flüssigkeitsbiomarkern und kartierten die signifikanten Stimm-Biomarker-Merkmale auf potenzielle zugrunde liegende Gehirnnetzwerke.
3. Schlussfolgerungen und zukünftige Studien
Die vorläufigen Ergebnisse deuten darauf hin, dass digitale Stimm-Biomarker nicht nur in der Lage sind, kognitive Beeinträchtigungen mit Hilfe von kurzen Audioaufnahmen zu erkennen, sondern auch den Status von AD-Biomarkern und den Krankheitsverlauf zu unterscheiden. Diese Ergebnisse zeigen das starke Potenzial von fortschrittlichen Technologien in Kombination mit verbundenem Sprechen als digitale Biomarker für die klinische Versorgung und Forschung bei Alzheimer, insbesondere in präklinischen und prodromalen Stadien.
Quellen
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