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DZNE 和波恩大学医院的研究人员与总部位于柏林的 PeakProfiling GmbH 公司共同开发了一种计算机辅助方法，可以非常准确地识别由共济失调(一种脑部疾病)引起的言语障碍的严重程度。他们在npj Digital Medicine中对此进行了报道。从长远来看，这种利用人工智能的新方法可用于科学和临床常规。

术语“共济失调”是指一组罕见的神经退行性脑部疾病，表现为步态不稳、吞咽障碍和言语障碍等症状。“发音变得含糊不清，说话节奏不规则。说话的速度通常会变慢和缓慢，但会突然加快。所有这些都会损害沟通的能力，”该部门的 DZNE 研究员兼临床医生 Marcus Grobe-Einsler 博士解释说波恩大学医院 (UKB) 的神经学博士。

“对于言语障碍的严重程度的评估，有一个既定的六级分类系统。到目前为止，这种分类是手工完成的，可以说是由临床专业人员完成的。这是费时的，并且有一定的影响。主观程度。在概念验证研究中，我们现在已经能够证明，可以通过计算机技术将已建立的分类自动化和客观化。我们的方法可以大大简化确定共济失调严重程度的程序。 “

对于这些研究，Grobe-Einsler 及其同事与 PeakProfiling GmbH 进行了合作。这家总部位于柏林的公司专门从事语音和噪音分析。对于当前的研究，使用了 67 名轻度或中度共济失调患者的录音。

这些陈述是对标准化问题的回答。例如，研究参与者被要求谈论他们的爱好，并大声从 1 数到 10，然后再数数。借助专用声音分析软件和机器学习算法(各种人工智能)，研究人员能够识别出一百多个特征，尤其是志愿者的说话节奏和响度调制。

根据这些参数，在下一步中，数字分析系统以这样一种方式进行调整，即计算出的严重程度尽可能与检查语音样本的三位专家小组给出的评级相匹配。专家表决作为参考。最后，计算机辅助方法在已排除在软件优化过程之外并因此独立于软件的录音样本上实现了 80% 的命中率。