Forschende des Department of Public Health von McCann Healthcare Worldwide Japan Inc. haben drei Algorithmen geschaffen, die dazu genutzt werden können, Alzheimer bei PatientInnen festzustellen, während sie ein Telefongespräch führen. Das Dokument wurde soeben auf PLOS ONE veröffentlicht.
Trotz aller Anstrengungen der wissenschaftlichen Gemeinschaft, gibt es noch keine Therapie für Alzheimer, eine Krankheit, die Millionen von Menschen in der ganzen Welt betrifft. Jedoch wurden Fortschritte bei der Verlangsamung der Progression gemacht, weshalb eine frühzeitige Diagnose immer wichtiger wird. Die Forschung konzentriert sich insbesondere darauf, neue Methoden zu finden, um festzustellen, welche Menschen erkranken könnten, und das maschinelle Lernen hat sich bald als wertvolle Hilfe für die Diagnose herausgestellt.
Frühere Forschungen haben gezeigt, dass zu den ersten Anzeichen für Alzheimer gehört, langsamer als gewöhnlich zu sprechen und öfter Pausen zu machen. Diesbezüglich gibt es schon ein Projekt eines japanischen Teams, in dem der Telefoninterview-Test für den kognitiven Status (TICS-J) zum Einsatz kommt, bei dem die Telefongespräche aufgenommen und dann darauf untersucht werden, ob das Gespräch langsam oder mit Unterbrechungen verläuft. In der neuen Studie haben die Forschenden dagegen die Menschen, die zuhören und die Telefongespräche analysieren, durch einen Computer ersetzt, der einen Algorithmus für maschinelles Lernen nutzt.
Drei verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen wurden entwickelt, um Sprachmuster zu untersuchen. Alle drei wurden darauf trainiert, die Anzeichen für Alzheimer in Sprachaufzeichnungen festzustellen, die im Rahmen eines aktuell in Japan laufenden Demenzprogramms gemacht wurden. Weitere Aufzeichnungen wurden verwendet, um die Algorithmen zu testen.
Die Forschenden stellten fest, dass die Algorithmen ebenso gut oder etwas besser als die Menschen funktionieren, die den TICS-S durchführen, und es kein falsch-positives Ergebnis gab. Deswegen könnten sie in Zukunft als günstigere und leichter zugängliche Tests für die frühe Diagnose von Alzheimer verwendet werden.
Quelle
ShimodaA. Dementia risks identified by vocal features via telephone conversations: a novel machine learning prediction model. Published: July 14, 2021. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0253988