Алгоритм оценки биологического возраста по речи
В@vselennayaplusисследователь
3 недУченые разработали алгоритм, определяющий биологический возраст и признаки деменции по анализу речи человека.
Речь может стать простым и доступным инструментом для ранней диагностики нейродегенеративных заболеваний.
- Алгоритм позволяет выявлять признаки старения мозга без дорогостоящих медицинских процедур.
- Разработанный метод коррелирует с биологическими маркерами, такими как белок p-tau217.
- Технология может быть адаптирована для массового скрининга когнитивных нарушений.
Возраст, который слышно
Четырёх минут разговора хватает, чтобы алгоритм оценил, быстрее ли вы стареете, чем положено по паспорту. Это новые, так называемые, «речевые часы».
«Часов старения» у учёных уже целое семейство: «мозговые» смотрят на снимки мозга, эпигенетические — на химические метки на ДНК. Часов на основе речи до сих пор не было, хотя, по словам соавтора работы, нейробиолога Агустина Ибаньеса из Университета Адольфо Ибаньеса в Сантьяго, говорение требует «огромного объёма работы мозга».
Исследователи записали 2928 испаноговорящих жителей Аргентины, Чили, Колумбии, Мексики и Перу, пока те выполняли речевые задания. Среди участников были здоровые люди и пациенты с умеренными когнитивными нарушениями, болезнью Альцгеймера и другими формами деменции. Алгоритмы машинного обучения извлекли из записей больше 700 характеристик речи, которые меняются с возрастом и при деменции, — от высоты голоса до словарного запаса. На этих данных модель училась угадывать возраст.
Ключевой показатель — «речевой возрастной разрыв»: разница между возрастом, который «слышит» модель, и настоящим. У здоровых людей голос в целом совпадал с паспортом, а речь людей с когнитивными проблемами модель, как правило, «старила».
Что выдаёт возраст? Темп речи, паузы и то, какими словами человек передаёт информацию, сильнее всего указывали на медленное старение. Высота голоса и эмоциональная окраска речи — на ускоренное.
Для проверки учёные взяли у участников кровь и измерили p-tau217 — белок, характерный для болезни Альцгеймера. Плюс оценили метилирование ДНК и сделали снимки мозга. Чем больше был речевой разрыв, тем выше оказывался уровень p-tau217. Другие «часы» подтвердили: люди с «постаревшей» речью и биологически старше своих лет.
@vselennayaplus
Кратко (AI)
Исследователи создали модель машинного обучения, способную оценивать биологический возраст человека по особенностям его речи. Анализ более 700 параметров, включая темп и лексику, позволяет выявить «речевой возрастной разрыв», который коррелирует с маркерами болезни Альцгеймера и биологическим старением организма.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖