人工智能可通过分析声音的细微变化检测帕金森病

伊拉克和澳大利亚的研究人员报告称，能够检测人声细微变化的算法正在成为诊断帕金森病的潜在新工具。

研究要点：

言语障碍是帕金森病 (PD) 的首批指标之一。PD 被认为是世界上增长最快的神经系统疾病，影响着超过 850 万人。然而，传统的诊断方法往往复杂且缓慢，延误了疾病的早期发现。

巴格达中等技术大学（MTU）和南澳大利亚大学（UniSA）的研究人员最近发表了一份关于人工智能（AI）在诊断帕金森病方面的进展的报告。

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早期声音变化是帕金森病的指标

蒙大拿州理工大学医学工程师、南澳大学兼职教授 Ali Al-Naji 副教授表示，人工智能语音分析可以改变神经退行性疾病的早期诊断和远程监测方法。

• 症状：由于对声带肌肉的控制力下降，PD 会导致声音发生变化，包括音调、发音和节奏的变化。
• 分析方法：人工智能算法分析这些声学特征，可以在出现可见症状之前很久就识别出与疾病相关的声音模式。

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人工智能是如何工作的？

• 使用的技术：机器学习和深度学习。算法基于包含帕金森病患者和健康人群语音记录的大型数据集进行训练。
• 语音参数分析：提取音调、语音失真、元音发音变化等特征。
• 准确度：在一项研究中，语音分类准确度达到了 99%。

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早期诊断的好处

• 改善生活质量：早期发现可以及时治疗，从而减缓症状的进展。
• 远程监控：人工智能系统可用于远程监控患者，减少就诊需求。

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潜在的局限性和进一步的研究

研究人员承认，需要对更大、更多样化的样本进行更多研究，以确保算法在不同人群中具有稳健性。

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这种方法代表着帕金森病诊断的进步，为更早、更方便地检测该疾病开辟了新的前景。