研究者は、ダファベット 入金不要を正確に検出するAI駆動の音声分析ツールを開発しました。
UTサウスウェスタンメディカルセンターの専門家によって開発された、初期スクリーニングツールスペイン語を話すコホートで軽度の認知障害とダファベット 入金不要を効果的に特定した。
研究の対応する著者であるMunro Cullum、PhDは、テクノロジーの可能性を強調しました。特に人口ベースの調査研究で。
“1xbet 入金不要ボーナスAIこのようなことは、ダファベット 入金不要認知スクリーニングの将来においてますます重要な役割を果たす可能性があります。」
ダファベット 入金不要とは？
ダファベット 入金不要は、日常生活に干渉するのに十分なほど深刻な認知機能の低下を特徴とするさまざまな脳障害を含む広範な用語です。
記憶、思考、方向、理解、計算、学習能力、言語、および判断に影響します。
アルツハイマー病はダファベット 入金不要最も一般的な原因であり、症例の60〜70％を占め、それに続いて血管認知症、レビー体の認知症、前頭側頭腹部認知症が続きます。
ダファベット 入金不要世界的な影響は大きいです。世界保健機関（WHO）によると、5500万人以上が世界中でダファベット 入金不要とともに住んでいますこの数は、人口の老化により2030年までに7800万人、2050年までに1億3,900万人に増加すると予想されます。
社会的および経済的負担は深遠であり、年間1.3兆ドルの推定費用は2030年までに2倍になると予測されています。
研究は、成長するダファベット 入金不要危機を管理するためのより良い診断ツール、効果的な治療、および支援ケアシステムの必要性を強調しています。
今、研究者はダファベット 入金不要診断を改善するためにAIの未開発の可能性を活用しています。
AIツールのトレーニング
AI音声分析技術を開発するために、チームはスペインでの臨床試験の一部であった195人のスペイン語話者からデータを収集しました。
すべての参加者は、最初に正常な認知、軽度認知障害（MCI）、またはダファベット 入金不要を患っていると分類されました。データが不完全またはオーディオの品質が低いため、21人の参加者が除外されました。
最終コホートには、平均年齢が74人、男性よりもわずかに多くの女性（56％）の174人の参加者が含まれていました。それらは、122（70％）のトレーニンググループと52（30％）のテストグループに分割されました。
研究者は、4つの言語タスクを完了したトレーニンググループの参加者からのデータを使用して、独立した機械学習モデルをトレーニングしました。
神経心理学的パフォーマンスと音声録音は、音声分析による疾患検出のための独自のWebベースのツールであるAccexibleプラットフォームを介して収集されました。
ダファベット 入金不要の検出
スピーチ分析アルゴリズムの最終モデルがテストグループに使用され、それぞれ88.4％と87.5％の全体的な精度でダファベット 入金不要またはMCIの患者とダファベット 入金不要またはMCIの参加者を区別することができました。
最終モデルは、ミニメンタル状態検査（MMSE）として知られる現在のケア標準スクリーニング測定値の1つを上回っていました。
