我们仍然不确定到底是什么原因造成的，但我们知道它的影响是什么样的，而且我们越来越善于发现它的早期迹象——也许包括我们演讲中的那些迹象。
波士顿大学的科学家开发了一种新的人工智能（）算法分析患有轻度认知障碍 (MCI) 的人的言语模式。
它可以预测进展从 MCI 到六年内准确率达到 78.5%。
该团队的研究于六月发表，继续他们的研究先前的研究，他们使用 1,000 多人的录音训练了一个模型，以准确检测认知障碍。
他们的新算法在 166 名年龄在 63-97 岁之间的 MCI 患者的转录录音上进行了训练。
由于研究小组已经知道谁患有阿尔茨海默氏症，机器学习方法可用于寻找迹象他们的语音转录这将 90 名认知功能下降的人与阿尔茨海默病联系起来。
一旦经过训练，该算法就可以反向应用：尝试根据以前从未处理过的语音样本的转录来预测阿尔茨海默病的风险。
添加其他重要因素，包括年龄和自我报告的性别，以产生最终的预测分数。
“你可以将分数视为某人保持稳定或转变为痴呆症的可能性。”说波士顿大学计算机科学家 Ioannis Paschalidis。
“我们想要预测未来六年会发生什么 - 我们发现我们可以以相对较高的信心和准确性合理地做出预测。它显示了人工智能的力量。”
考虑到目前还无法治愈阿尔茨海默氏症，您可能想知道及早发现它有什么好处 - 但我们确实有治疗方法可以帮助控制阿尔茨海默氏症在某种程度上，这些都可以更早开始。
更重要的是，早期检测使我们有更多机会研究这种疾病及其进展，并从中开发出完全有效的治疗方法。
那些已知可能患阿尔茨海默病的人可以提前。
如果可以进一步开发的话，这种方法有很多值得喜欢的地方。这种测试可以快速、廉价地完成，甚至可以在家里完成，而且不需要任何专业设备。
它不需要任何注射或样本，只需要记录，将来甚至可以通过智能手机应用程序运行。
“如果你能预测会发生什么，你就有更多的机会和时间窗口来进行药物干预，至少可以尝试维持病情的稳定，防止转变为更严重的痴呆症，”说复活节
这里使用的录音相当粗糙且质量低下。有了更清晰的记录和数据，算法的准确性可能会变得更好。
这可能会导致更好地理解在非常早期的阶段——以及为什么它有时是由 MCI 发展而来，有时不是。
“像每个人一样，我们希望能够提供越来越多的阿尔茨海默氏症治疗方法，”说复活节
该研究发表于阿尔茨海默氏症和痴呆症。
本文的早期版本于 2024 年 6 月发布。
