人类语言的两个图像显示为红色和黄色黑色背景色

谱图显示一个健康的人的说话方式(上)和一个运动神经元病(底部)。来源:亚利桑那州立大学。

在亚利桑那州的斯科茨代尔,听觉分析,剥离从亚利桑那州立大学,坦佩,2018年。

微妙的变化在一个人的演讲,再停顿,过度依赖“嗯”等修饰词或改变声音的音色,例如,一般不引起太多的注意。但是这些看似良性的改变在我们讨论如何先驱隐藏的神经损伤。

“这些关系很好记录在文献中,“朱莉丽丝说,病理学家在坦佩亚利桑那州立大学发表演讲。她认为这样的音响信号能给临床医生的机会获得一个优势条件,如阿尔茨海默氏症。“我们已经做了回顾性研究表明,在那些早期的信号在演讲pre-diagnostic天——的年前,”她说,指的是研究分析美国前总统罗纳德·里根的演讲1和拳击手穆罕默德·阿里2。

丽丝和她的同事在亚利桑那州,Visar贝里沙,共同创立听觉分析这栋住宅嵌在亚利桑那州斯科茨代尔的,已经入围了剥离奖2023。该公司旨在商业化算法工具,可以识别隐藏签名的言语病理学与各种神经系统疾病或损伤。

领域已经产生了大量的兴奋,但还担忧数据再现性。“我们做了一个广泛的系统综述该领域的几年前,它几乎是不可能的因为没有标准,比较研究”Saturnino Luz说,他指的是2020年的一篇论文3。Luz研究声乐模式与阿尔茨海默病爱丁堡大学的英国,不参与创业公司。注意这个问题,听觉分析团队已经使用评估工具所使用的言语病理学家系统地测试电机、认知和其他进程与口头沟通有关。

贝里沙——一个电气工程师专门从事语音处理和分析,计算工具,谁是听觉分析——分析总监也持谨慎态度过于依赖人工智能策略。这些人容易分类基于non-disease-related模式在数据用于训练算法。这样的工具,他说,“对各种不同的混杂因素敏感,就像你有多累了或你的方言”。相反,听觉分析使用更传统的统计分析方法和模型对评估数据公布。

在临床试验中

虽然有强烈的迹象表明,演讲可以揭示神经损伤,Luz认为该领域还有很长的路要走根据这些数据做出诊断的具体情况。speech-analytics软件,但他认为近期的其他用途包括筛查和监测临床试验参与者的神经系统健康。贝里沙描述这是一个当前的优先;今年2月,该公司宣布,其技术已被成功部署作为评估工具基于语音的生物标志物的临床试验治疗运动神经元病(肌萎缩性脊髓侧索硬化症)由马萨诸塞州综合医院的研究者们在波士顿。

丽丝,听觉分析临床总监,也看到机会帮助医生更有效地监控他们的病人。“每年一次的体检之前,你可以进入你的病人门户和你提供的样本,”她说。,即使这个人是很难找到词语来解释他们的感觉,他们表达自己的方式仍然可以提供一个有意义的照片他们的神经系统健康。