可以用多种语言检测阿尔茨海默病的机器学习模型
阿尔伯塔大学的人工智能研究排名全球第三。
研究人员开发了一种利用言语特征检测认知能力下降的模型,该模型可以用作筛查工具。
研究人员正在努力开发一种机器学习 (ML) 工具,任何拥有智能手机的人都可以使用。
该模型能够以 70-75% 的准确率区分阿尔茨海默病和健康对照者。 对于超过 747,000 名患有阿尔茨海默病或其他形式痴呆症的加拿大人来说,这是一个充满希望的数字。
有一天,一种机器学习模型可以通过检查患者的常见言语模式来区分患有阿尔茨海默氏症的人和没有患这种疾病的人,从而可以进行早期诊断。
来源和详细信息:
https://www.ualberta.ca/folio/2023/05/ml-model-able-to-detect-signs-of-alzheimers-across-languages.html