Многозадачная образовательная структура DEMENTIA была разработана профессором Ли Хай и его командой в Хэфэйском институте физических наук Китайской академии наук для улучшения раннего выявления и оценки болезни Альцгеймера (БА). Исследование было недавно опубликовано в IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics .

По мере старения населения мира AD становится все более распространенным, что делает раннее выявление критически важным для улучшения результатов лечения пациентов. Снижение речевых навыков часто является одним из самых ранних показателей снижения когнитивных способностей. Хотя автоматизированный анализ речи предлагает неинвазивный и экономически эффективный подход к выявлению AD, существующие методы сталкиваются со значительными проблемами, включая сложность, плохую интерпретируемость и ограниченную интеграцию различных типов данных, что затрудняет точность и клиническую применимость.

Чтобы преодолеть эти ограничения, команда профессора Ли Хая разработала фреймворк DEMENTIA. Этот инновационный подход объединяет речь, текст и экспертные знания с использованием гибридного механизма внимания, значительно повышая как точность, так и клиническую интерпретируемость обнаружения AD.

Используя передовые технологии больших языковых моделей, фреймворк фиксирует сложные внутри- и межмодальные взаимодействия, повышая точность обнаружения и позволяя прогнозировать показатели когнитивных функций.

Кроме того, комплексный анализ интерпретируемости продемонстрировал надежные возможности модели в поддержке принятия клинических решений и ее адаптируемость к различным наборам данных.

Результаты подчеркивают потенциал речевых инструментов для раннего скрининга AD и мониторинга когнитивного снижения. Предоставляя более точное и интерпретируемое решение, структура DEMENTIA имеет значительные перспективы для решения проблем, связанных со старением населения , предлагая как научную, так и общественную ценность.