研究揭示了人工智能驱动的语言评估对认知和运动障碍的潜力
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2023-08-29 16:26:44
摘要 中国科学院合肥物质科学研究院李海教授团队近日完成了基于人工智能的认知和运动障碍领域语言评估研究系列论文。语音中的声学和语言特征是大...
中国科学院合肥物质科学研究院李海教授团队近日完成了基于人工智能的认知和运动障碍领域语言评估研究系列论文。
语音中的声学和语言特征是大脑疾病和衰老的敏感标志，使自动认知评估语音评估成为可能。
在这项研究中，该团队开发了一种人工智能驱动的语言评估系统，利用语音中的声学和语言特征来自动评估认知能力。该系统包含临床环境中常用的标准化计算机化语音任务电池、机器学习模块以及自动评分和报告系统。
在《计算机语音与语言》杂志上发表的论文中 ，该团队对七个认知任务和大约一百个语音声学特征的语音任务电池的可靠性进行了全面调查。该研究为特征工程提供了重要的数据支持。
为了解决评估在线测试可靠性的方法学挑战，该团队还改进了分半可靠性估计方法，该方法发表在 《行为研究方法》上。
AI驱动的语言评估系统的临床有效性通过威尔逊病(WD)患者的宝贵样本进行了验证，该样本是具有混合构音障碍表型的理想疾病模型。该团队在最近发表在《高级智能系统》上的一篇论文中展示了他们的模型在预测构音障碍严重程度方面的卓越性能 。他们的系统方法框架为人工智能驱动的神经系统疾病智能诊断、康复和家庭支持提供了宝贵的见解。
此外，该团队还探讨了自动评估认知障碍(包括痴呆症)的可行性。他们研究了自动语音识别 (ASR) 在痴呆症检测中的作用，并验证了基于各种商业 ASR 工具的痴呆症检测端到端预测模型的有效性。这项研究的结果发表在《 痴呆和老年认知障碍》杂志上。
这一系列的研究进展凸显了计算机科学家、神经病学临床医生和认知心理学家之间成功的跨学科合作，建立了一个有前途的转化医学模型。
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