Unregelmäßigkeiten entdeckt: Eindeutige Unterschiede in den Sprechmustern bei Parkinson-Betroffenen
Die
KI hat statistische Modelle zur Identifizierung von Mustern verarbeitet. Davon ausgehend, dass
Parkinson-Patient:innen oft viele sprachbezogene Problemen haben, haben die Expert:innen die
KI zur Analyse von Unterschieden in den Sprechmustern der Patient:innen verwendet. Dieser Analyse wurden 37 Charakteristika zugrunde gelegt, die auf Texten aus Gesprächen beruhten.
Die gefundenen Unregelmäßigkeiten sind ein wichtiger Bereich der japanischen Sprache. Laut Yokoi wurden bei den Studienteilnehmer:innen eindeutige Unterschiede bei den Schilderungen des Alltags wie zum Beispiel dem Ablauf des Morgens festgestellt. Die Gesamtlänge der Schilderungen ist laut dem Experten jedoch ähnlich. Patient:innen mit
Parkinson bilden dabei jedoch kürzere Sätze. Die Teilnehmer:innen der gesunden Kontrollgruppe nutzen zudem mehr Füllwörter, um die Sätze miteinander zu verbinden.
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Erschienen am 09.01.2023 • Was leistet KI bei seltenen Erkrankungen? Lesen Sie das Update zu den orphan diseases von Dr. rer. nat. med. habil. Eva Gottfried!
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KI hat Potenzial zur Früherkennung von Parkinson
Der vielversprechendste Aspekt dieser Forschung ist, dass diese Experimente an Patient:innen durchgeführt wurden, die noch nicht unter der charakteristischen
kognitiven Beeinträchtigung litten. Damit könnte der neue Ansatz über das Potenzial zur
Früherkennung dieser Krankheit verfügen. Die Forschungsergebnisse wurden in "Parkinsonism & Related Disorders" veröffentlicht.
Nagoya University Graduate School of Medicine
Aichi Prefectural University
Toyohashi University of Technology
