您的聲音可能掩蓋了帕金森病的跡象

持續(xù)努力為了及早發(fā)現(xiàn)神經(jīng)退行性疾病,研究人員指導(dǎo)機器學(xué)習(xí)模型以查看他們是否能“聽到”帕金森氏癥患者聲音中的疾病。

“我們的研究結(jié)果表明,基于語音的機器學(xué)習(xí)模型甚至可以在明顯的運動體征出現(xiàn)之前檢測到疾病特征,”北德克薩斯大學(xué)生物信息學(xué)家 Aniruth Ananthanarayanan 及其同事解釋在他們的研究中,該研究尚未發(fā)表。

帕金森病的影響全球近 900 萬人.它的特點是難以控制患者四肢的精細運動和震顫,但它也會對人們的情緒、思維和記憶造成挑戰(zhàn)。

在帕金森病患者大腦中發(fā)現(xiàn)的異常蛋白質(zhì)團塊(棕色)。(馬文 101/維基共享資源/CC BY-SA 3.0)

雖然這種情況背后的機制或多或少是已知的,但功能崩潰的觸發(fā)因素尚未完全了解。一切從加工食品高爾夫球場使用的殺蟲劑受到牽連,還有遺傳成分.

目前沒有治愈帕金森病的方法,這意味著最好的患者和他們的親人可以希望的是減緩癥狀的療法.此類治療越早開始,它們提供的好處就越多。

所以早期發(fā)現(xiàn)會對患者的生活質(zhì)量產(chǎn)生巨大影響。

Ananthanarayanan 和他的團隊使用機器學(xué)習(xí)模型,僅從他們的聲音來確定一些志愿者是否患有帕金森病。

他們測試和訓(xùn)練了來自 31 人的 195 條語音記錄。其中,23 人被診斷出患有帕金森氏癥。模式搜索程序在其 90% 的嘗試中準確識別了患有這種疾病的患者。

模型評估的聲音特征包括抖動的存在,這是不規(guī)則的結(jié)果聲帶振動;噪聲諧波比(noise-to-harmonic ratios) 是聲門沒有正確關(guān)閉;以及無序語音信號模式的測量。

這些特征以前與帕金森病的公認癥狀有關(guān),包括嘶啞的聲音、由于聲帶肌肉無力而導(dǎo)致的說話困難,以及運動緩慢或蹣跚.

“盡管具有診斷潛力,但像發(fā)音困難這樣的聲音癥狀 [] 沒有得到充分利用,”研究人員解釋.

他們警告說,還需要進一步的工作來測試他們的模型的泛化性,因為這些程序僅使用來自 31 個人的聲音數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。這使得他們的方法不太可能捕捉到不同年齡、口音和環(huán)境條件下的所有真實語音差異。

數(shù)據(jù)科學(xué)家 Aiden Arnold 沒有參與這項研究,告訴Clarissa Brincat at新科學(xué)家這種基于語音的方法“也顯示出作為早期篩查的真正前景”。

如果結(jié)果在更廣泛的人群中保持一致,那么隨著病例數(shù)的持續(xù)增加,這種工具將是一種易于擴展且負擔(dān)得起的早期篩查選擇。

這項研究仍在等待中同行審查并已上傳到MedRxiv 公司.

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