据来自伊拉克和澳大利亚的研究人员表示，能够检测个人声音细微变化的算法正在成为帕金森病的潜在新诊断工具。语音障碍通常是世界上增长最快的神经系统疾病——影响超过850万人——的最早迹象，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，回顾了使用人工智能技术检测帕金森病（PD）的进展。MTU副教授阿里·阿尔-纳吉（Ali Al-Naji）是一名医疗仪器工程师，也是UniSA的客座教授，他表示所有证据都表明，基于人工智能的语音分析有可能彻底改变早期PD诊断和远程监测这种神经退行性疾病的方法。
“语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，”阿尔-纳吉副教授说。“通过分析这些声学特征，人工智能模型可以在可见症状出现之前很久就检测到细微的、与疾病相关的语音模式。”
人工智能技术主要使用机器学习和深度学习算法，这些算法经过大量数据集的训练，数据集来自帕金森病患者和健康对照组的简单语音录音。这些算法提取相关特征，如音高、语音失真和元音变化，然后以惊人的准确性对语音录音进行分类——在一项研究中，准确率高达99%。
研究人员表示，虽然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，人工智能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。
编辑注释
过去25年来，帕金森病的发病率翻了一番，现在每年至少导致全球33万人死亡。《使用人工智能技术从语音中检测帕金森病：综述》一文在巴格达举行的第五届电气工程技术和研究科学会议上进行了展示。DOI:
阿尔-纳吉副教授及其同事在同一会议上还展示了另一篇论文《基于语音的性别分类：基于机器学习算法的比较研究》。
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