来自伊拉克和澳大利亚的研究人员表示，能够检测声音中细微变化的算法正在成为帕金森病（PD）的一种潜在新诊断工具。语音障碍通常是这种全球增长最快的神经系统疾病的第一指标，影响超过850万人，但传统的诊断方法往往复杂且缓慢，导致早期检测延迟。
巴格达中等技术大学（MTU）和南澳大利亚大学（UniSA）的研究人员最近发表了一篇会议论文，回顾了用于检测帕金森病的人工智能技术的进展。MTU副教授阿里·阿尔-纳吉（Ali Al-Naji），一位医疗仪器工程师兼UniSA客座教授，表示所有证据都表明，基于AI的声音分析有可能彻底改变早期PD的诊断和远程监测。
阿尔-纳吉副教授指出：“声音变化是帕金森病的早期指标，包括音高、发音和节奏的小幅变化，这是由于对声带肌肉的控制减弱所致。通过分析这些声学特征，AI模型可以在可见症状出现之前很久就检测到细微的、与疾病相关的声带模式。”
AI技术主要使用机器学习和深度学习算法，这些算法通过从帕金森病患者和健康对照组的简单声音录音中提取大量数据集进行训练。这些算法提取相关特征，如音高、语音失真和元音变化，然后以高达99%的准确性对声音录音进行分类，一项研究中曾达到这一水平。
研究人员表示，尽管帕金森病目前无法治愈，但早期诊断和干预可以改善生活质量并减缓症状的进展。“除了早期检测帕金森病外，AI还可以帮助远程监测患者，减少面对面就诊的需求。”阿尔-纳吉副教授说。然而，研究人员也承认需要对更大、更多样化的人群进行进一步研究。
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