Montag, 7. Oktober 2024
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Medizin

Parkinson: KI erkennt besondere Sprechmuster

Parkinson: KI erkennt besondere Sprechmuster
© Alessandro Grandini – stock.adobe.com
Japanische Forscher:innen haben mittels Künstlicher Intelligenz (KI) zur Verarbeitung natürlicher Sprache die Charakteristika des Sprechens bei Patient:innen mit Parkinson untersucht. Demnach nutzen die Betroffenen mehr Verben und weniger Substantive sowie Füllwörter, wie Masahisa Katsuno und Katsunori Yokoi von der Nagoya University Graduate School of Medicine in Zusammenarbeit mit der Aichi Prefectural University und der Toyohashi University of Technology konstatieren.
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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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© dehweh - stock.adobe.com

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

Quelle: pressetext


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