使用人工智能(AI)来处理自然语言,一个研究小组进行演讲的特点在帕金森病(PD)患者。人工智能分析的数据确定这些患者说话使用更多的动词和名词和填充物的减少。的研究由教授Masahisa Katsuno Katsunori提价博士和名古屋大学研究生院医学、合作爱知全州大学和大学丰桥技术。他们在杂志上发表了他们的结果帕金森症及相关疾病。
自然语言处理(NLP)技术是人工智能的一个分支,着重于使计算机理解人类语言和解释大量数据利用统计模型来识别模式。鉴于PD患者体验各种各样的言语问题,包括受损的语言产生和语言使用,使用NLP分析病人的说话方式的差异基于37个特征使用文本由自由对话。
分析表明,PD患者使用更少的普通名词,专有名词,填料/句子。另一方面,他们说使用一个更高比例的动词和方差的情况下粒子(日本语言的一个重要特性)的句子。
根据横井,“当我问他们谈论一天早上,一个PD病人可能会说以下,例如:“我在4:50am醒来。我认为这是有点早,但是我起床。我花了大约半个小时去厕所,所以我洗床上起来,穿上衣服约5.30。我的丈夫做早餐。我在6点吃早餐。然后我刷完牙,准备出去。”
横井继续说道:“而健康对照组的人可能会这样说:“早上,我六点钟起床,穿好衣服,,是的,洗我的脸。然后,我喂我的猫和狗。我的女儿准备了一顿饭,但我告诉她我不能吃,我,嗯,喝了一些水。”
“虽然这些例子我们创建的对话反映了PD患者和健康人群的特点,你应该看到的是,总长度是相似的,”横井解释道。“然而,PD患者比对照组短句子说话,导致更多的动词在机器学习分析。健康的控制也使用更多的填充物,如“好”或“嗯”,连接句子。”
这项研究的最有前途的方面是团队对患者进行实验尚未显示特征在PD的认知能力下降。因此,他们的研究结果提供了潜在的手段区分PD患者早期检测。
“我们的研究结果表明,即使没有认知能力下降,谈话的PD患者与健康受试者的不同”,Katsuno教授,这项研究的负责人总结道。“当我们试图根据这些会话识别PD患者和健康对照组变化,我们可以确定PD患者超过80%的精度。这个结果暗示的可能性语言分析使用自然语言处理诊断PD。”
