El diagnóstico de demencia se ha realizado a través de pruebas de función cognitiva como el Mini-Mental State Examination MMSE y los sistemas de imágenes médicas en los hospitales, un sistema bastante grande para este propósito. A medida que nuestra población envejece, un número creciente de personas desarrolla demenciaPor lo tanto, se buscan pruebas de detección de demencia fáciles de usar. En estudios anteriores, los diagnósticos se realizaron principalmente utilizando preguntas neuropsicológicas, por lo que la habituación a las mismas preguntas redujo el rendimiento en la detección de la demencia.
Un grupo conjunto de investigadores de la Universidad de Osaka y el Instituto de Ciencia y Tecnología de Nara demostró que era posible detectar la demencia de las conversaciones en la interacción humano-agente. Esta técnica se ha realizado mediante el aprendizaje automático: una máquina aprende las características de los sonidos depersonas mayores que respondieron preguntas fáciles de los avatares en una computadora.
Los investigadores propusieron algoritmos de aprendizaje automático para detectar signos de demencia en sus primeras etapas, desarrollando un sistema de detección de demencia utilizando avatares informáticos interactivos. Crearon un modelo para el aprendizaje automático basado en las características del habla, el lenguaje y las caras a partir de diálogos grabados con personas mayoresA través del aprendizaje automático, una computadora logró distinguir a las personas con demencia de los controles sanos a una tasa del 90 por ciento en 6 preguntas 2-3 minutos por pregunta.
El equipo preparó preguntas fijas basadas en pruebas neuropsicológicas y preguntas aleatorias no basadas en pruebas específicas, registrando datos interactivos de diálogos hablados con avatares de 12 participantes individuos diagnosticados de demencia por un psiquiatra de acuerdo con los criterios de diagnóstico Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales DSM -IV y 12 controles saludables.Extrajeron las características del habla, el lenguaje y la imagen de los datos grabados, creando un modelo para detectar la demencia y permitiendo que una computadora aprenda por sí misma para detectar la demencia.
Como resultado, la computadora pudo distinguir entre controles sanos e individuos con demencia con una precisión del 92%. Se descubrió que la demencia se podía distinguir con gran precisión combinando características de la demencia, como el retraso en la respuesta a las preguntasde avatares según el contenido de las preguntas, la entonación, la tasa de articulación de la voz y el porcentaje de sustantivos y verbos en el enunciado.
El autor principal, Takashi Kudo, dice: "Si esta tecnología se desarrolla aún más, será posible saber si una persona de edad avanzada se encuentra en las primeras etapas de la demencia a través de una conversación diaria con los avatares de la computadora en el hogar. Esto alentaráque busquen ayuda médica, lo que lleva a un diagnóstico temprano "
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Materiales proporcionado por Universidad de Osaka . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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