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人工智能可以在一分钟内检测出阿尔茨海默病的早期迹象 - 远远早于传统测试
科学家们正在转向人工智能和语音分析，以传统方法可能遗漏的方式发现阿尔茨海默病的早期迹象。超过 700 万 65 岁及以上的美国人患有阿尔茨海默病，随着人口老龄化，这一数字预计还会上升。及早检测病情可能会产生有意义的影响 [...]
来源:SciTech日报科学家们正在转向人工智能和语音分析，以传统方法可能遗漏的方式发现阿尔茨海默氏症的早期迹象。
超过 700 万 65 岁及以上的美国人患有阿尔茨海默病，并且随着人口老龄化，这一数字预计还会攀升。宾夕法尼亚州立大学工业与制造工程系主任杨慧 (Gary and Sheila Bello) 表示，尽早发现病情可能会对症状的管理方式以及患者获得支持的速度产生重大影响。
为了应对这一挑战，Yang 和博士研究员 Kevin Mekulu 正在探索人工智能 (AI) 如何发现临床医生可能错过的早期预警信号。
他们最近的研究发表在《阿尔茨海默病报告》和《衰老神经科学前沿》杂志上，重点分析日常言语中的微妙模式。通过检查词语选择、流畅性和句子结构的变化，他们的框架旨在比标准纸质测试更早、更一致地标记认知能力下降，而标准纸质测试可能因测试者的不同而有所不同。
研究人员表示，这种方法可以使筛查不再局限于短暂的诊所就诊，而是转向更快、更容易使用的适合常规护理的工具。在问答中，他们解释了人工智能驱动的方法如何帮助临床医生更快地发现变化，随着时间的推移监测患者，并最终改善结果。
问：与传统的痴呆症和阿尔茨海默病筛查方法相比，人工智能有哪些优势？
杨：传统的痴呆筛查工具是纸质的、主观的、资源密集型的，需要工作人员10到15分钟的时间进行管理，同时对细微的认知变化缺乏敏感性，并且监考人员之间表现出不一致。
由于美国面临老年病专家短缺的问题，大约每 10,000 名老年患者就拥有一名老年病专家，而且养老机构的人员流动率很高，因此迫切需要一种可扩展的人工智能解决方案。
问：这项工作的下一步是什么？
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