说出你的想法:患者的言语可以揭示痴呆症的类型

痴呆症的症状对我们很多人来说都很熟悉，记忆力减退，思维混乱，注意力难以集中，随着时间的推移，这些症状会逐渐恶化。但要确定某人患有的特定类型的痴呆症并不容易，因为这些症状可能令人困惑地相似，就像阿尔茨海默病和路易体痴呆症一样。现在，IBM研究院和日本筑波大学的研究人员开发了一种基于患者语言来区分这些疾病的新方法。

该研究的资深作者新井哲明教授说:“在疾病的早期阶段确定患者所患的特定类型的痴呆症非常重要。”“这确保了患者得到适当的药物治疗，这意味着可以根据疾病发展的不同模式来规划护理。”

目前的做法意味着，为了诊断一种特定类型的痴呆症，患者通常会接受脑部扫描和检查医疗程序分析脊髓液这些方法既耗时又昂贵，而且具有侵入性。

“我们开发了一种新的方法，基于不同类型痴呆症中出现的言语和语言障碍，”新井教授解释说。“我们研究了这些是否可以用来识别不同的疾病。我们开始专注于阿尔茨海默病和路易体痴呆症。”

研究小组研究了45人老年人阿尔茨海默病患者，27例路易体痴呆患者，49例对照组。参与者被分配了一系列需要语言回应的任务，比如描述一幅画和倒数。然后，研究人员分析了这段语音的各种不同特征。这些特征包括与演讲内容相关的语言特征;与声音质量和频谱有关的声学特征;还有韵律特征，这与语调、语速和停顿有关。

与之前的研究一致，阿尔茨海默病患者被发现有语言特征受损，这可能与找词困难有关。相比之下，路易体痴呆患者被发现有韵律和声学特征受损，比如说话更慢、更单调。

然后，该团队开发了一个机器学习模型，使用不同的语音特征作为输入变量，成功地识别了两种类型的痴呆症和对照组。“我们的研究结果表明，自动语音分析可以在临床上用于识别不同类型的痴呆症，”新井教授说。

这项研究发表在阿尔茨海默病和痴呆:诊断、评估和疾病监测．

这种基于患者语音的新方法可能会导致患者可以在家进行的自我管理测试的发展。这将大有裨益，特别是在难以获得卫生保健的情况下，例如在流行病期间。