Les scientifiques de l’Institut Hefei des sciences physiques de l’Académie chinoise des sciences ont développé un cadre d’apprentissage multitâche qui peut améliorer la détection et le diagnostic précoces de la maladie d’Alzheimer. La démence, comme le cadre est appelé, intègre la parole, le texte et les connaissances des experts utilisant un mécanisme d’attention hybride. À l’aide de la technologie LLM, il devient possible de prédire les scores de fonction cognitive.
Le nombre de personnes souffrant ou affectées à l’avenir par la maladie d’Alzheimer se développe dans le monde. Le vieillissement de la population joue un rôle majeur à ce sujet. En conséquence, le traçage et le diagnostic deviennent de plus en plus cruciaux. Bien qu’il n’y ait pas de traitement de guérison pour ce trouble du cerveau dégénératif, il existe des options de traitement qui peuvent retarder la progression de l’Alzheimer dans la détection précoce.
Perte de compétences linguistiques
La perte ou la perte de démarrage des compétences linguistiques est souvent l’un des premiers indicateurs du déclin cognitif. Bien que l’analyse de la parole automatisée offre une approche non invasive et rentable pour détecter la maladie d’Alzheimer, les méthodes existantes doivent faire face à des défis importants, tels que la complexité, une mauvaise interprétabilité et une intégration limitée de différents types de données, qui entravent la précision et l’applicabilité clinique.
Pour surmonter ces limites, l’équipe du professeur Dr. Li hai le cadre de démence. Cette approche innovante intègre la parole, le texte et les connaissances des experts utilisant un mécanisme d’attention hybride, qui améliore considérablement la précision et l’interprétabilité clinique de la détection d’annonces. En utilisant des technologies avancées pour les modèles de grands langues (LLMS), le cadre établit des interactions intra et intermodales complexes, ce qui améliore la clarté de détection et les scores de la fonction cognitive peuvent être prédits. De plus, des analyses approfondies de l’interprétabilité ont montré les possibilités de support de décision clinique robustes du modèle et l’adaptabilité sur différents ensembles de données.
Dépistage de la première Alzheimer
Les résultats, publié
Dans l’IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, souligne le potentiel des aides à la parole pour le dépistage précoce d’Alzheimer et la surveillance du déclin cognitif. En offrant une solution plus précise et plus interprétable, le cadre de démence implique une promesse considérable pour relever les défis dont une population vieillissante implique et offre une valeur scientifique et sociale.
De nombreuses recherches sont en cours de méthodes pour pouvoir détecter la maladie d’Alzheimer au plus tôt possible. Par exemple, l’année dernière, les scientifiques internationaux ont fait des recherches sur la possibilité d’utiliser des «oreilles» pour reconnaître les premiers signes d’Alzheimer. De plus, ils regardent principalement les microphones construits. “Nous utilisons des oreilles avec des microphones intra-auriculaires qui absorbent les signaux physiologiques du corps. Notre objectif est de développer des algorithmes pour la surveillance de la santé pour les aides auditives, qui sont capables de surveiller continu à long terme et à la détection des maladies précoces”, ont déclaré des chercheurs.
#ALZHEIMERS #DÉTECTIVE #AVEC #TECHNOLOGE #LLM