Sprachalgorithmen zur Erkennung der Parkinson-Krankheit

Ein britischer Mathematiker hofft, dass er es kann Beschleunigen Sie die Diagnose der Parkinson-Krankheit mit einem billigen Test, der Sprachsignalverarbeitungsalgorithmen verwendet Er entwickelte an der Oxford University in Großbritannien.
Parkinson-Krankheit ist eine fortschreitende, verheerende neurologische Erkrankung, die schwierig und langsam zu diagnostizieren ist: Es gibt derzeit keine Labortests oder Biomarker, die definitiv den Zustand diagnostizieren können, der weltweit mehr als 6 Millionen Menschen betrifft.
Der britische Mathematiker ist Max Little, der derzeit am Massachusetts Institute of Technology (MIT), Boston, USA, arbeitet, wo er ein Wellcome Trust-MIT Postdoctoral Research Fellow ist.
Wenig darüber, wie seine Algorithmen bei der Eröffnung der TEDGlobal-Konferenz, die diese Woche in Edinburgh in Schottland stattfindet, helfen können, Parkinson-Symptome zu erkennen. TED (Technologie, Unterhaltung und Design) ist eine gemeinnützige Organisation, die Innovatoren unter 40 Jahren unterstützt und ermutigt.

Algorithmen

Wenig, wer seine Karriere begann, Software, Signalverarbeitungsalgorithmen und Musik für Videospiele zu schreiben, entdeckte während der Arbeit in Richtung seiner Promotion in Oxford, diese Stimme ist ebenso von Parkinson betroffen wie Gliedmaßenbewegung, und die Symptome der Krankheit können durch das Analysieren entdeckt werden Sprachsignale unter Verwendung von Computeralgorithmen.
In einem von der BBC berichteten Interview beschreibt Little, wie die Algorithmen funktionieren:
"Das ist maschinelles Lernen. Wir sammeln eine große Menge an Daten, wenn wir wissen, ob jemand die Krankheit hat oder nicht und wir trainieren die Datenbank, um zu lernen, wie wir die wahren Symptome der Krankheit von anderen Faktoren trennen können."
Er sagte, dass es eine Reihe von Gründen gibt, die dazu führen, dass sich die Stimmmuster verändern, sogar wenn man raucht oder nur eine Erkältung hat, kann man sie verändern, ebenso wie eine Halsoperation.

Aber er glaubt, dass die Algorithmen in der Lage sein werden, den Unterschied zwischen diesen Ursachen und der Parkinson-Krankheit zu erkennen.
Er sagte, es sei ausgeklügelter als zu versuchen, ein bestimmtes Zittern in der Stimme zu erkennen. Die Algorithmen berücksichtigen auch andere Maßnahmen, die den Tremor in den richtigen Kontext bringen, auch wenn der Patient erkältet ist oder andere Symptome vorliegen.
Aus dem Sprachmuster berechnen die Algorithmen ein einfaches "Dysphonie" -Maß der Parkinson-Symptomschwere auf einer von Ärzten verwendeten klinischen Standardskala (UPDRS oder Unified Parkinson's Disease Rating Scale).
Zusammen mit seinem Schüler Athanasios Tsanas in Oxford zeigte Little, dass es möglich ist, mit nicht-invasiven Sprachaufnahmen die Symptome von Parkinson auf der UPDRS-Skala "mit ein paar Prozent Fehler" vorherzusagen.

In einem Papier veröffentlicht Anfang des Jahres in IEEE-Transaktionen auf biomedizinischem Engineering, Little, Tsanas und Kollegen beschreiben eine Studie, in der sie die Genauigkeit einiger der neuen Algorithmen bei der Unterscheidung von Parkinson-Patienten von gesunden Kontrollpersonen testeten.
Insgesamt berechneten sie 132 "Dysphonie-Messungen" aus anhaltenden Vokallauten und zeigten anhand einer Datenbank mit 263 Samples von 43 Personen, dass vier Teilmengen der Algorithmen "über dem Stand der Technik liegen" und fast "99 erreichen % Gesamtklassifikation Genauigkeit mit nur zehn Dysphonie Features ".
"Wir stellen fest, dass einige der kürzlich vorgeschlagenen Dysphonie-Maßnahmen die bestehenden Algorithmen zur Maximierung der Fähigkeit der Klassifikatoren, gesunde Kontrollen von PD-Patienten zu unterscheiden, ergänzen. Wir sehen diese Ergebnisse als einen wichtigen Schritt in Richtung nicht-invasiver diagnostischer Entscheidungsunterstützung bei PD", schreiben sie.
Wenig und Kollegen wollen jetzt den Umfang ihrer Untersuchung öffnen, um mehr Sprachproben aufzunehmen.

Riesige Datenbank von Stimmen

Little, der ein TED-Fellow ist, nutzt seine TEDGlobal-Plattform, um einzuladen Freiwillige rufen an und bringen eine 3-minütige Aufnahme ihrer Stimme bei, damit er und seine Kollegen eine riesige Datenbank mit 10.000 Sprachproben erstellen können, um die Algorithmen zu testen und zu verfeinern.
Die Datenbank ist Teil des Parkinson-Stimme Initiative (PVI)Dies könnte zu einer erheblichen Verbesserung der Versorgung von Patienten mit Parkinson-Krankheit führen, wie z. B. drastische Reduzierung der Anzahl der Besuche bei Vorsorgeuntersuchungen, Verbesserung individueller Behandlungsentscheidungen und Beschleunigung und Senkung der Kosten für die Rekrutierung einer großen Anzahl von Probanden bei Versuchen für neue Behandlungen.
Wenig und Kollegen hoffen auch, dass die Initiative zu großangelegten Screening-Programmen führen wird, die helfen werden, nach frühen Biomarkern zu suchen, die die Anzeichen von Parkinson erkennen, bevor irreparable Schäden angerichtet werden.
Das Projekt sucht nach Stimmen von Menschen, einschließlich derer, die keine Parkinson-Krankheit haben, die bereit sind, anonym ein paar Minuten ihrer Zeit am Telefon einzahlen. Die Forscher haben Telefonnummern in 10 Ländern eingerichtet.
Geschrieben von Catharine Paddock