Исследования показали, что если деменция Альцгеймера обнаруживается на ранней стадии, например, на стадии легкого когнитивного нарушения, снижение нервной функции может быть стабилизировано или даже сокращено в некоторых случаях.
QUT Ph.D. Исследователь в области науки о данных Ахмед Алкенани разработал модели автоматического машинного обучения с использованием языковых функций для определения нескольких стадий деменции, включая легкое когнитивное нарушение (MCI), возможное слабоумие Альцгеймера (PoAD) и вероятное слабоумие Альцгеймера (AD), то есть не полностью развитую AD.
«Можно определить языковые изменения за годы до развития деменции, что подчеркивает важность лингвистического анализа для раннего выявления деменции», – сказал г-н Алкенани из Школы компьютерных наук QUT.
«Наше исследование показывает, что ранние стадии деменции можно эффективно диагностировать с помощью лингвистических паттернов и дефектов с использованием моделей машинного обучения.
«Ранняя и точная диагностика важна для того, чтобы клиницисты могли вовремя вмешаться, чтобы отсрочить или предотвратить деменцию Альцгеймера.
«В настоящее время первоначальный диагноз ставится с помощью скрининговых тестов на бумаге, таких как Краткое обследование психического состояния (MMSE) и Монреальская когнитивная оценка (MoCA).
«Эти традиционные тесты обычно проводятся в клинике и включают в себя ряд вопросов и задач для оценки кратковременной памяти, внимания, повторения и ориентации.
«Традиционные тесты основываются на опыте и уровне знаний невролога для проведения и оценки, а на результаты обычно влияют возраст пациента (возможность нормального возрастного когнитивного снижения) и уровень образования».
Г-н Алкенани сказал, что по мере того, как слабоумие прогрессирует, понимание человеком речи и речевой сложности снижается.
Загрузка...
