El análisis totalmente automatizado de las grabaciones de voz, a partir de pruebas neuropsicológicas, ayuda a distinguir la cognición normal de la demencia y el deterioro cognitivo leve.
Las grabaciones de voz detectan el deterioro cognitivo (MedPage Today):
Un modelo de aprendizaje automático identificó deterioro cognitivo leve y demencia utilizando grabaciones de voz digitales de pruebas neuropsicológicas, mostró un estudio inicial.
Entre 1.084 personas del Framingham Heart Study cuyas pruebas se registraron, el área bajo la curva (AUC) promedio alcanzó el 92,6 % para discriminar entre cognición normal y demencia, el 88,0 % para discriminar entre cognición normal o deterioro cognitivo leve y demencia y el 74,4 % para distinguir la cognición normal del deterioro cognitivo leve.
El modelo usó el reconocimiento de voz para transcribir las grabaciones a texto y aprovechó los métodos de procesamiento del lenguaje natural para el análisis, informó Ioannis Paschalidis, PhD, de la Universidad de Boston y los coautores de Alzheimer. & Demencia… “Nos sorprendió que el flujo del habla u otras funciones de audio no sean tan críticas; Pueden autotranscribir entrevistas bastante bien y confiar en el análisis de texto de IA para evaluar el deterioro cognitivo”, dijo Paschalidis.
El estudio:
Detección automática de deterioro cognitivo leve y demencia a partir de habla grabada: un enfoque de procesamiento del lenguaje natural (Alzheimer & Demencia). Del resumen:
- Introducción: La evaluación computarizada automatizada de las pruebas neuropsicológicas permitiría una detección generalizada y económica de la demencia.
- métodos: Se desarrolla y valida un nuevo enfoque de procesamiento del lenguaje natural para identificar diferentes etapas de la demencia basado en la transcripción automatizada de grabaciones digitales de voz de las pruebas neuropsicológicas de los sujetos realizadas por el Framingham Heart Study (n = 1084). Las oraciones transcritas de la prueba se codificaron en datos cuantitativos, y se entrenaron y probaron múltiples modelos utilizando estos datos y la demografía de los participantes.
- Resultados: El área media bajo la curva (AUC) de los datos de prueba retenidos alcanzó el 92,6 %, 88,0 % y 74,4 % para diferenciar entre cognición normal y demencia, deterioro cognitivo normal o leve (DCL) y demencia y normal, respectivamente y DCL.
- discusión: El enfoque propuesto ofrece una identificación completamente automatizada de DCL y demencia basada en una prueba neuropsicológica grabada y ofrece la posibilidad de desarrollar una herramienta de detección remota que se puede adaptar fácilmente a cualquier idioma.
