迅速な音声ベースのAIツールは、神経変性疾患の重要な指標をスクリーニングする新しい方法を提供します。
ロチェスター大学のコンピューター科学者は、世界で最も急速に成長している神経障害であるパーキンソン病の兆候を見せているかどうかを人々が評価するのに役立つAI駆動の音声ベースのスクリーニングツールを開発しました。 a 勉強 ジャーナルに掲載されています NPJパーキンソン病 ユーザーに2つのPangrams（アルファベットの26文字すべてを使用して文章を唱えるように求めるWebベースのスクリーニングテスト）を紹介します。数秒以内に、AIはパーキンソン病にリンクされている微妙なパターンの音声録音を分析し、86％近くの精度を持っています。
パーキンソン病は、通常、運動障害の専門家（複雑な運動症状を評価するための特定のトレーニングを受けた神経科医によって診断されます）は、家族歴、神経学的検査、脳イメージングの組み合わせを使用します。この研究の著者は、AIベースのツールは臨床診断の代わりではないことを強調していますが、特に環境とともに生きていて、より徹底的な臨床評価を求めることを奨励する可能性のある遠隔地で人々にフラグを立てるための高速で低馬力でアクセスしやすい方法と考えています。
「特殊な神経学的ケアへのアクセスが限られている米国と世界中に大きな帯があります」と言います。 Ehsan Hoqueロチェスターの教授 コンピューターサイエンス学科 の共同ディレクター ロチェスターヒューマンコンピューターインタラクションラボ。 「ユーザーの同意により、Amazon AlexaやGoogle Homeなどの広く使用されている音声ベースのインターフェイスは、さらなるケアを求める必要があるかどうかを人々が特定するのに役立つ可能性があります。」
ツールを訓練および検証するために、研究者は、パーキンソン病なしで、1,300人以上の参加者からデータを収集しました。 ロチェスター大学医療センターオハイオ州のインモーションパーキンソン病ケアセンター。
コンピューターのマイクを使用して、ユーザーは2つの文章を声に出して読んでいます。「クイックブラウンフォックスは怠zyな犬を飛び越えます。犬は目を覚まし、フォックスを森に追いかけますが、再び茶色のキツネが怠zyな犬を飛び越えます。」数百万のデジタルオーディオ録音で訓練された高度なセミスパイブ化された音声モデルの力を活用することにより、スピーチの特性を理解するために、この2つの短い文から十分なボーカルキューを集めて、警告サインにフラグを立てることができます。
「これらの大規模なオーディオモデルは、スピーチの仕組みを理解するために訓練されています。たとえば、パーキンソン病の誰かが音を立て、一時停止し、呼吸し、不注意に不可解な特徴を追加する方法は、パーキンソン病のない人では異なります」 コンピューターサイエンスの修士号 Hoque’s Labの学生と研究の2人の主要な著者のうちの1人。 「アルファベット順の変動性の全範囲を含むパングラムと特定の時点でトレイルする人がいる場合、モデルはそれが典型的な表現とは異なるかどうかを知ることができ、フラグを立てることができます。」
このツールは、テスト時に85.7％正確であり、誰かがパーキンソン病を持っているかどうかを強く示しています。しかし、それは多面的な疾患であり、一部の人々は言語を通して症状を示していますが、彼らは運動課題を介して兆候を示すこともできます。 表情。過去10年間で、 Hoque’s Lab 追求しました 複数のインジケーターを組み合わせた巧妙なアルゴリズム 最先端の結果を生み出しました。
「調査によると、パーキンソン病の人の89％近くが声に変形があり、その病気を示すことができ、スピーチをデジタルスクリーニングの強力な出発点にすることができます」と、Hoqueの研究室に所属するコンピューターサイエンスPhDの学生であり、研究の別の主著者であるTariq Adnan氏は述べています。 「この方法を他の症状の評価と組み合わせることにより、アクセス可能なスクリーニングプロセスを通じて大多数の人々をカバーすることを目指しています。」
論文で概説されている音声テストを含む、ラボの3つのスクリーニングテストのインタラクティブなデモは オンラインで入手できます。
この論文の他の著者には、Hoque、Zipei Liu、Ekram Hossain、Soooyong Parkと共同監督したPhD StudentMd。SaifalIslamが含まれます。
この研究は、国立神経障害研究所と国立衛生研究所の脳卒中、ゴードンとベティ・ムーア財団、Google Fanculty Research Award、Google PhDフェローシップによって資金提供されました。
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2025-07-23 20:52:00