Sprachalgorithmen zur erkennung der parkinson-krankheit


Sprachalgorithmen zur erkennung der parkinson-krankheit

Ein britischer Mathematiker hofft, dass er kann Beschleunigen die Diagnose der Parkinson-Krankheit mit einem billigen Test, der Sprachsignalverarbeitungsalgorithmen verwendet Er entwickelte an der Oxford University in Großbritannien.

Parkinson-Krankheit Ist eine progressive, verheerende neurologische Erkrankung, die schwierig und langsam zu diagnostizieren ist: Es gibt derzeit keine Labortests oder Biomarker, die endgültig den Zustand diagnostizieren können, der mehr als 6 Millionen Menschen weltweit betrifft.

Der britische Mathematiker ist Max Little, der derzeit am Massachusetts Institute of Technology (MIT), Boston, USA, wo er ein Wellcome Trust-MIT Postdoctoral Research Fellow ist.

Wenig spricht darüber, wie seine Algorithmen helfen können, die Symptome von Parkinson bei der Eröffnung der TEDGlobal-Konferenz zu erkennen, die in dieser Woche in Edinburgh, Schottland, läuft. TED (Technologie, Unterhaltung und Design) ist eine gemeinnützige Organisation, die Innovatoren unter 40 Jahren unterstützt und ermutigt.

Algorithmen

Wenig, der seine Karriere geschrieben hat, schreibt Software, Signalverarbeitungsalgorithmen und Musik für Videospiele, entdeckt bei der Arbeit an seinem Doktorat in Oxford, diese Stimme ist so viel von Parkinson als Gliedmaßenbewegung betroffen, und die Symptome der Krankheit können durch die Analyse erkannt werden Sprachsignale mit Computeralgorithmen.

In einem von der BBC gemeldeten Interview beschreibt Little, wie die Algorithmen funktionieren:

"Das ist maschinelles Lernen, wir sammeln eine große Menge an Daten, wenn wir wissen, ob jemand die Krankheit hat oder nicht, und wir trainieren die Datenbank, um zu lernen, wie wir die wahren Symptome der Krankheit von anderen Faktoren trennen können."

Er sagte, es gibt eine Reihe von Gründen, die dazu führen, dass Stimmmuster zu ändern, auch Rauchen oder einfach nur eine Erkältung können sie ändern, sowie Hals-Chirurgie.

Aber er denkt, die Algorithmen werden in der Lage sein, den Unterschied zwischen diesen Ursachen und Parkinson-Krankheit zu erkennen.

Er sagte, es sei anspruchsvoller als zu versuchen, ein bestimmtes Zittern in der Stimme zu sehen. Die Algorithmen berücksichtigen auch andere Maßnahmen, die das Zittern in den richtigen Kontext bringen, auch wenn der Patient eine Erkältung hat oder wenn andere Symptome vorliegen.

Aus dem Sprachmuster berechnen die Algorithmen eine einfache "Dysphonie" -Messung des Parkinson-Symptom-Schweregrades auf einem Standard-klinischen Maßstab, der von Ärzten (der UPDRS oder der Unified Parkinson's Disease Rating Scale) verwendet wird.

Gemeinsam mit seinem Schüler Athanasios Tsanas in Oxford zeigte Little, dass es möglich war, von nicht-invasiven Sprachaufzeichnungen Symptome von Parkinson auf der UPDRS-Skala "mit ein paar Prozent Fehler" vorherzusagen.

In einem Papier, das Anfang dieses Jahres veröffentlicht wurde IEEE-Transaktionen auf dem Biomedizinischen Ingenieurwesen , Little, Tsanas und Kollegen beschreiben eine Studie, wo sie die Genauigkeit von einigen der neuen Algorithmen bei der Unterscheidung von Parkinson-Krankheit (PD) Patienten von gesunden Kontrollen getestet.

Insgesamt haben sie 132 "Dysphonien-Maßnahmen" aus anhaltenden Vokal-Sounds berechnet und mit einer Datenbank von 263 Samples von 43 Personen gezeigt, dass vier Teilmengen der Algorithmen "überlegene Ergebnisse" übertreffen und nahezu "99" erreichen % Gesamtklassifikationsgenauigkeit mit nur zehn Dysphonie-Funktionen ".

"Wir finden, dass einige der kürzlich vorgeschlagenen Dysphonien-Maßnahmen bestehende Algorithmen ergänzen, um die Fähigkeit der Klassifikatoren zu maximieren, um gesunde Kontrollen von PD-Probanden zu unterscheiden. Wir sehen diese Ergebnisse als einen wichtigen Schritt zur nichtinvasiven diagnostischen Entscheidungsunterstützung in der PD", schreiben sie.

Kleine und Kollegen wollen nun den Umfang ihrer Untersuchung eröffnen, um mehr Stimmproben einzuschließen.

Riesige Datenbank der Stimmen

Wenig, wer ist ein TED Fellow, benutzt seine TEDGlobal Plattform, um einzuladen Freiwillige zu telefonieren und eine 3-minütige Aufnahme ihrer Stimme beizutragen , Damit er und seine Kollegen eine riesige Datenbank mit 10.000 Stimmproben erstellen können, um die Algorithmen zu testen und zu verfeinern.

Die Datenbank ist Teil der Parkinson Voice Initiative (PVI) , Was zu erheblichen Verbesserungen bei der Pflege von Parkinson-Krankheit-Patienten führen könnte, wie z. B. drastische Verringerung der klinischen Besuche bei Checkups, die Verbesserung der individuellen Behandlungsentscheidungen und die Beschleunigung und Senkung der Kosten für die Rekrutierung einer großen Anzahl von Freiwilligen auf Versuche für neue Behandlungen.

Kleine und Kollegen hoffen auch, dass die Initiative zu Populations-Scale-Screening-Programmen führen wird, die helfen, nach frühen Biomarkern zu suchen, die die Zeichen von Parkinson vor irreparablen Schäden ermitteln.

Das Projekt sucht nach Stimmen von Leuten, darunter auch diejenigen, die Parkinson nicht haben, die bereit sind, ein paar Minuten ihrer Zeit, anonym, über das Telefon zu bringen. Die Forscher haben Telefonnummern in 10 Ländern eingerichtet.

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