Utilizando el aprendizaje automático para identificar marcadores de habla de deterioro cognitivo subjetivo en...

Área de la Ciencia:

• La neurociencia
• En el campo de la oncología
• Patología del habla y el lenguaje

Sus antecedentes:

• El deterioro cognitivo relacionado con el cáncer (CRCI) afecta a los sobrevivientes de cáncer, con dificultades subjetivas a menudo identificadas por cuestionarios.
• Las pruebas neuropsicológicas objetivas para el CRCI son menos comunes, lo que pone de relieve la necesidad de nuevos métodos de detección.
• El análisis del habla presenta un enfoque potencialmente objetivo para evaluar el CRCI.

Objetivo del estudio:

• Para identificar los marcadores del habla capaces de detectar el CRCI en los sobrevivientes de cáncer.
• Evaluar la eficacia de las características del habla en la clasificación de la ICRC.

Principales métodos:

• Cuarenta y cuatro sobrevivientes de cáncer de mama y 13 controles narraron una historia.
• El análisis semi-automático del habla extrajo 14 características, utilizadas en modelos de aprendizaje automático.
• El CRCI se evaluó utilizando el cuestionario FACT-Cog, con evaluaciones psicológicas de los factores de confusión.

Principales resultados:

• Una combinación de la relación entre el habla y el silencio, la duración media de la pausa silenciosa y la duración media de la pausa llena predijo mejor el CRCI (ROC = 0,74, precisión = 73,7%).
• Los modelos bayesianos indicaron que el silencio del habla se correlacionó con el CRCI y la depresión reportada (HADS).
• Las puntuaciones de depresión estaban por debajo de los umbrales clínicos para todos los grupos.

Conclusiones:

• Las pausas prolongadas en silencio durante el habla pueden indicar CRCI en sobrevivientes de cáncer de mama.
• El análisis del habla es una herramienta rápida, ecológica y no invasiva para la evaluación de CRCI.