一项人工智能研究发现，帕金森病患者与健康患者说话方式不同

日本的一个研究小组利用人工智能发现，帕金森氏症患者说话时倾向于使用更多的动词，而较少的名词和填充词。他们的发现表明，使用语言分析来识别这种使人衰弱的疾病的早期阶段的患者是有潜力的。

　　

   

   

图片:人工智能研究发现，帕金森病患者与健康患者说话方式不同

图片来源:Reiko Matsushita

一个研究小组利用人工智能(AI)处理自然语言，评估了帕金森病(PD)患者的语言特征。对他们的数据进行人工智能分析后发现，这些患者说话时使用的动词更多，名词和填充语更少。这项研究由名古屋大学医学研究生院的Katsuno Masahisa教授和Katsunori Yokoi博士领导，并与爱知县立大学和丰田工业大学合作。他们在《帕金森病及相关疾病》杂志上发表了他们的研究结果。

自然语言处理(NLP)技术是人工智能的一个分支，其重点是使计算机能够使用统计模型来识别模式，从而理解和解释大量的人类语言数据。考虑到PD患者经历各种语言相关问题，包括受损的语言产生和语言使用，该小组使用NLP分析了基于37个特征的患者语音模式的差异，这些特征来自于自由对话的文本。

分析显示，PD患者每句话中使用的常用名词、专有名词和填充词较少。另一方面，他们在每句话中使用的动词和格助词(日语的一个重要特征)的变化比例更高。

根据Yokoi的说法，“当我让他们谈论他们早上的一天时，PD患者可能会说这样的话，例如:‘我早上4:50醒来。我觉得有点早，但我还是起床了。我上厕所花了大约半个小时，所以我在早上5点半左右洗完衣服。我丈夫做早餐。我早上6点后吃早餐。然后我刷了牙，准备出门。’”

“而健康对照组的人可能会这样说:‘嗯，早上我六点起床，穿好衣服，然后，是的，洗脸。然后，我喂我的猫和狗。我女儿准备了一顿饭，但我告诉她我吃不下，然后我，嗯，喝了点水。’”

“虽然这些是我们创造的反映PD患者和健康人特征的对话的例子，但你应该看到的是，总长度是相似的。”然而，PD患者比对照组的人说的句子更短，这导致机器学习分析中出现了更多的动词。健康对照组也会使用更多的填充词，比如‘well’或‘umm’来连接句子。”

这项研究最有希望的方面是，研究小组在尚未表现出帕金森病患者特有的认知能力下降的患者身上进行了实验。因此，他们的发现为区分PD患者提供了一种潜在的早期检测手段。

研究负责人Katsuno教授总结道:“我们的研究结果表明，即使在认知能力没有下降的情况下，PD患者的谈话方式也与健康受试者不同。”“当我们试图根据这些对话变化识别PD患者或健康对照时，我们可以以超过80%的精度识别PD患者。这一结果表明，使用自然语言处理进行语言分析来诊断帕金森病是可能的。”

文章标题

Analysis of spontaneous speech in Parkinson's disease by natural language processing