Исследователи из японского университета Цукуба и IBM Research разработали самоуправляемый прототип приложения для смартфона, которое анализирует речь на предмет ранних признаков болезни Альцгеймера и других когнитивных нарушений.

Ученые собрали речевые данные 114 участников: 25 с диагнозом болезнь Альцгеймера, 46 с легкими когнитивными расстройствами и 43 когнитивно здоровых. Возраст колебался от 72 до 75 лет. Участники сидели в тихой комнате и отвечали на заранее подготовленные вопросы. Их ответы записывались на iPad.

Участники выполняли пять речевых заданий: обратный счет, вычитание, задания на беглость речи и описание картинок. Ответы были расшифрованы с помощью службы автоматического распознавания речи IBM Watson Speech-to-Text. Записи анализировались на джиттер (кратковременные колебания высоты тона), мерцание (кратковременные колебания громкости), скорость речи, интонацию и паузы. Машинное обучение классифицировало результаты и «раскладывало» их в три группы по речевым признакам — болезнь Альцгеймера, легкое когнитивное расстройство и контроль. При этом исследователи вводили 92 речевых признака, извлеченных из каждой задачи.

Ученые обнаружили статистически значимые различия в речевых паттернах участников контрольной группы и участников с когнитивными нарушениями. Более того, модель машинного обучения обнаружила болезнь Альцгеймера и легкое когнитивное расстройство с точностью 91% и 88% соответственно.

У исследования есть некоторые ограничения. Речевые данные были собраны в лабораторных условиях, что могло повлиять на то, как участники отвечали на вопросы. Размер выборки был небольшим, а это влияет на обобщаемость результатов исследования. Тем не менее использование технологий для регистрации часто незаметных изменений голоса человека может помочь врачам диагностировать болезнь Альцгеймера и легкие когнитивные нарушения на ранней стадии. Чем раньше будет поставлен диагноз, тем больше шансов, что прогрессирование болезни можно замедлить.