未来阿尔茨海默病的信号可能隐藏在你的说话方式中

我们仍然不确定究竟是什么原因造成的阿尔茨海默病，但我们知道它的效果是什么样的，而且我们越来越擅长检测它的早期迹象——也许包括我们言语中的那些迹象。

波士顿大学的科学家们开发了一种新的人工智能 （人工智能)算法该研究分析了轻度认知障碍 （MCI） 患者的言语模式。

它可以预测进展从 MCI 到阿尔茨海默病在六年内，准确率达到 78.5%。

该团队于 2024 年发表的研究继续他们的以前的研究，他们使用来自 1000 多人的录音训练了一个模型，以准确检测认知障碍。

他们的新算法是在 166 名年龄在 63-97 岁之间的 MCI 患者的转录录音上训练的。

由于该团队已经知道谁患上了阿尔茨海默氏症，因此机器学习方法可用于在他们转录的演讲该研究将认知功能会下降为阿尔茨海默氏症的 90 人联系起来。

经过训练后，该算法就可以反向应用：尝试从以前从未处理过的语音样本的转录本中预测阿尔茨海默病的风险。

添加其他重要因素，包括年龄和自我报告的性别，以产生最终预测评分。

“你可以把分数看作是某人保持稳定或过渡到痴呆的可能性，概率，”说波士顿大学的计算机科学家 Ioannis Paschalidis 在去年 6 月公布结果时。

“我们想预测未来六年会发生什么，我们发现我们可以合理地做出预测，而且信心和准确性相对较高。它展示了 AI 的力量。

考虑到目前没有治愈阿尔茨海默病的方法，您可能想知道及早发现它有什么好处——但我们确实有治疗方法可以帮助控制阿尔茨海默病在某种程度上，这些可以更早地开始。

更重要的是，早期发现让我们有更多机会研究疾病及其进展，并从那里开发出完全有效的治疗方法。

那些已知可能患上阿尔茨海默病的人可以参加临床试验超前。

如果可以进一步发展，这种方法有很多值得喜欢的地方。这种测试可以快速、廉价地完成，甚至可以在家中进行，无需任何专业设备。

它不需要任何注射或采样，只需要录音，将来甚至可以通过智能手机应用程序运行。

“如果你能预测会发生什么，你就有更多的机会和时间窗口来干预药物，至少尝试保持病情的稳定并防止过渡到更严重的痴呆形式，”帕斯查利迪斯解释.

这里使用的录音相当粗糙且质量低下。随着记录和数据更清晰，算法的准确性可能会变得更好。

这可能会导致对阿尔茨海默病如何影响我们在非常早期的阶段 – 以及为什么它有时是从 MCI 发展而来的，有时不是。

“我们希望，就像每个人一样，会有越来越多的阿尔茨海默病治疗方法可用。”说帕斯卡利迪斯。

该研究已发表在阿尔茨海默氏症和痴呆症.

本文的早期版本发表于 2024 年 6 月。

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