聊天机器人能诊断老年痴呆症吗？临床医生:是真的！
近日，据澳大利亚媒体报道，昆士兰科技大学计算机科学学院数据科学博士艾哈迈德阿尔科纳尼(Ahmed Alkenani)开发了一种聊天机器人，可用于识别不同阶段的阿尔茨海默病患者，如轻度认知障碍患者和阿尔茨海默病患者。
埃尔科纳尼说，“语言表达的变化可以在阿尔茨海默病前几年检测到。我们发现，通过分析患者语言模式和表达的缺陷，我们可以更有效地诊断早期痴呆症。这样，临床医生可以及时干预，预防或延缓痴呆的发作。"
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“目前，在痴呆的早期诊断阶段，临床医生一般通过MMSE、MoCA等工具向患者提问，或者让患者完成有助于评估认知功能的任务，从而评估患者的记忆力、注意力、复述能力和定向能力。"
“因此，传统的痴呆症筛查很大程度上依赖于神经科医生的经验和专业水平，筛查结果在很大程度上受到患者年龄和教育水平的限制。”
埃尔克纳尼强调，随着痴呆症的加重，患者的语言理解和表达能力会下降。痴呆越严重，患者在语言表达中使用的词汇越少，相同词汇的重复频率越高。因此，语言特征可以用来标记痴呆症的严重程度。
“我们研究中使用的语言数据是从痴呆症数据库中提取的。痴呆银行是一个大型语言样本数据库，收集了认知障碍和阿尔茨海默病各阶段患者在描述著名的‘偷饼干’图片故事时使用的语言。”
“在研究过程中，我们将这些患者在语言表达上的文字和语法特征与前人确定的语言特征相结合，通过语言特征训练学习分类机标记这两类疾病的能力。”
埃尔克纳尼和他的团队的研究包括236名最有可能患有阿尔茨海默氏病的患者，43名轻度认知障碍患者，21名可能患有阿尔茨海默氏病的患者和243名健康成人。与健康成年人相比，使用动词、副词和形容词的频率会增加，使用名词的频率会减少。
“这个发现很有意思，因为之前的研究表明，名词和动词是后天习得的，与大脑的不同区域相关联，而这些区域首先受到阿尔茨海默病的影响，这也是早期医学干预的重点。”
埃尔克纳尼的研究首次通过机器学习模型，自动准确地将轻度认知障碍患者与可能患有或可能患有阿尔茨海默病的患者区分开来。如果在轻度认知障碍的早期就能发现阿尔茨海默病，那么就有办法稳定甚至减少患者神经功能的恶化。
埃尔克纳尼强调，他们的最终目标是开发一种智能对话代理或聊天机器人，可以远程促进早期痴呆症的诊断，从而取代有限的传统痴呆症筛查方法。
原文来源：医院和医疗保健
原文标题：查博特检测出早期老年痴呆症典型的语言变化