希望之声该人工智能模型可通过分析声音情绪来诊断痴呆症

人工智能席卷全球。我们看到人工智能如此便捷地成为我们日常生活的一部分。人工智能在医疗领域的应用也正在探索中，现在一种人工智能驱动的工具已经通过深度神经网络分析帮助识别路易体痴呆症(LBD)中情绪表达能力的疾病特异性下降。这有助于早期发现和更好的护理。

这项研究由筑波大学和IBM研究部联合开展。研究发现，声音表达减少与认知障碍和脑区萎缩有关。这使LBD与阿尔茨海默病有所区别。

在朗读故事的过程中，研究人员收集了患有LBD、阿尔茨海默病和认知正常老年人的语音数据。然后，研究人员使用基于收入的情绪识别模型定量比较了这些人群的声音情绪表达。

研究的主要发现

这项研究的主要发现表明，路易体痴呆症是继阿尔茨海默病之后第二常见的神经退行性痴呆症，其声音情绪表达能力明显下降。这与认知障碍和岛叶皮质萎缩有密切关系。深度神经网络技术的使用可以区分路易体痴呆症和其他痴呆症。

人工智能

根据研究，与阿尔茨海默病患者和对照组相比，路易体痴呆症患者表现出更多消极和平静的情绪，整体表达能力较差。这种表达能力的下降与认知障碍和岛叶皮质萎缩直接相关。这些都是路易体痴呆症的典型特征。

该研究最终发表在《阿尔茨海默病和痴呆症：诊断、评估和疾病监测》上。

人工智能在医疗领域还有许多值得探索的地方。您认为人工智能会给医疗行业带来实质性的帮助吗?

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