来自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（PD）的人工智能技术的最新进展。
语音障碍通常是帕金森病最早出现的症状之一，这种疾病是全球增长最快的神经退行性疾病，影响超过850万人。然而，传统的诊断方法往往复杂且缓慢，导致早期检测的延误。
MTU副教授阿里·阿尔-纳吉（Ali Al-Naji），一位医疗仪器工程师兼UniSA的兼职教授，表示证据强烈表明，基于人工智能的语音分析有可能彻底改变早期帕金森病（PD）的诊断，并有助于远程监测这一神经退行性疾病。
“语音变化是帕金森病的早期指标，包括音调、发音和节奏的细微变化，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，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。”阿里·阿尔-纳吉说道。
人工智能技术主要采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个体的简单语音录音。这些算法提取关键特征，如音调、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，其中一项研究的准确率高达99%。
研究人员强调，尽管帕金森病目前无法治愈，但早期诊断和干预可以提高生活质量，并帮助减缓症状的进展。
“除了早期检测帕金森病外，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。”阿里·阿尔-纳吉补充道。
然而，研究人员认识到需要进一步的研究，涉及更大和更多样化的人群。
来源：南澳大利亚大学
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