O Alzheimer é uma doença neurodegenerativa que afeta milhões de pessoas em todo o mundo. Detectá-lo em seus estágios iniciais é essencial para iniciar intervenções que possam retardar sua progressão. Nesse sentido, uma equipe de pesquisadores da Universidade de Tsukuba desenvolveu um protótipo de aplicativo móvel que permite detectar Alzheimer e comprometimento cognitivo leve por meio da análise da fala dos usuários.
A aplicação, concebida para ser auto-administrada, surge como resposta à necessidade de ferramentas de deteção precoce amigáveis e fáceis de utilizar no dia-a-dia. A fala se apresenta como uma fonte de dados promissora, visto que distúrbios de linguagem têm sido observados nos estágios iniciais da doença de Alzheimer. No entanto, o reconhecimento automático de fala, que converte a voz humana em texto, geralmente é menos preciso em pessoas mais velhas, o que representa um desafio no desenvolvimento de uma ferramenta automática precisa.
Para avaliar a viabilidade deste aplicativo, os pesquisadores conduziram um estudo com 114 participantes, incluindo pacientes com Alzheimer, pacientes com comprometimento cognitivo leve e participantes cognitivamente normais. Os participantes foram solicitados a realizar cinco tarefas cognitivas com base em avaliações neuropsicológicas usadas para triagem de demência. Essas tarefas incluíam descrições de imagens e testes de fluência verbal.
A análise dos dados mostrou que o grau de comprometimento de linguagem pode ser estimado com segurança por características linguísticas, principalmente aquelas relacionadas a aspectos semânticos, como informatividade e riqueza de vocabulário, mesmo quando a acurácia do reconhecimento automático de fala é baixa. Além dos recursos linguísticos, os recursos acústicos e prosódicos das vozes dos participantes foram incluídos nos modelos de aprendizado de máquina.
A combinação desses recursos linguísticos com recursos acústicos e prosódicos permitiu que os modelos de aprendizado de máquina detectassem com segurança o comprometimento cognitivo leve e a doença de Alzheimer. Os resultados mostraram uma precisão de 88% na detecção de MCI e 91% na detecção de Alzheimer. Esses resultados são animadores, pois indicam que o aplicativo desenvolvido pode desempenhar um papel importante no acesso a ferramentas de detecção precoce do Alzheimer.
Este estudo representa um avanço significativo no desenvolvimento de ferramentas automatizadas para a detecção precoce da doença de Alzheimer e comprometimento cognitivo leve. O aplicativo móvel autoadministrado oferece a possibilidade de fazer detecções de forma conveniente e acessível no dia a dia das pessoas. A capacidade de capturar distúrbios de linguagem mesmo em condições de baixa precisão no reconhecimento automático de fala é uma conquista notável.
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