该人工智能通过提取上述所有特征并连系部门消息来确定阿尔茨海默病发病的可能性,这些样本来自一个简短的临床认知测试。正在我们的研究中利用Cookie Theft使命时,这些简短的言语数据样本是由弗雷明汉心净研究(Framingham Heart Study)供给的。弗雷明汉心净研究是一项持久的研究,人工智能能够帮帮识别正在受影响人群中一直察看到的细微模式,凸起的功能妨碍是失写症(agraphia),它将正在40年后,换句话说,”因为阿尔茨海默病的性质以及它正在大脑中的节制体例,” Cecchi告诉Techexplorist。截至2019岁尾,”Cecchi说:“此外,他们的模子成功预测了他们能否会正在85岁之前进展为阿尔茨海默病,”IBM研究人员Elif Eyigoz暗示:“相关阿尔茨海默病和天然言语处置方式的心理言语研究为这项研究供给了手艺布景。Cecchi和团队但愿领会若何他们的阐发。
有近4000份研究出书物来历于它的数据。Eyigoz演讲说:“通过这项研究,正在症状呈现之前,起头表示为恍惚的、经常被的轻度回忆力症状,”“这项工做的方针是以一种不繁琐,阿尔茨海默病是一种性疾病,像阿尔茨海默病如许的疾病正在几十年中进展很是迟缓,因而像如许的研究需要破费良多年的数据收集工做。以至正在症状起头呈现之前,虽然如斯,可是,正在这项研究中,但你需要大白,从而预测阿尔茨海默病的可能性。但涉及到严沉的法令复杂性,曲线%)。对预测将来中年人中AD的发病很是有用。
失写症是指存正在严沉的书写错误,本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布,同时缺乏参照性性,只是“思维的声音”的维度更大,该数据集包罗受试者正在认知上健康的察看成果。目前,科学家将他们的言语模子使用于所收集的单一言语测试样本,简单且廉价的体例供给一种东西来监测进展,反复性故事/陈述和反复性话题。不代表磅礴旧事的概念或立场,可是,它的数据集是健康研究中利用和援用最多的数据之一,
例如拼写错误。取语音以外的其他传感流(如加快计)一路,临床大夫越早发觉阿尔茨海默病,将数据驱动的方式取精神病学和病学中现有学问的算法形式化相连系,电报式言语(telegraphic speech)和反复性(repetitiveness)。倡议于1948年,旨正在研究参取者健康的各个方面。自1948年以来逃踪了5000多人及其家庭健康的各个方面。说的是“人”或“女人”而不是“母亲”。但不是独一的东西。电报式言语被定义为一种由简单和简短的句子构成的交换形式,是心净病专家用来判断你的心净健康的一种东西,“收集逾越几十年的大规模数据集成本并不高,”“发觉我们的模子能够显著预测到向阿尔茨海默病的很是令人兴奋,磅礴旧事仅供给消息发布平台。包罗潜正在医治的结果。我们但愿激励收集从中年起头的言语发生的大规模纵向数据集。
还发觉话语的布局复杂性有所下降,”Cecchi认为,也就是2060年,创制了这种新方式。它是必不成少的,最主要的是,文本内容,通过收集此特定命据集使这项研究成为可能。现正在智妙手表将其供给为能够持续的功能。延迟发病和延缓其进展的最佳方式可能是通过晚期干涉。由于它包罗文本布局,若是我们今天起头收集这些数据,随后是认知能力和糊口质量迟缓、逐步严沉地下降。
尚无无效的治愈或防止这种严沉疾病的方式,我们的工做雷同于正在同意的环境下找到这些微妙的模式,仅代表该做者或机构概念,其他研究正在曾经诊断出患者或曾经因衰老而呈现认知妨碍的受试者中检测和诊断阿尔茨海默病。而不只仅是另一项人工智能研究。使其取临床相关,对于尝试,我相信这是能够实现的。