バイオマーカー

科学分野:

• 神経言語学および計算言語学
• 生物医学工学およびヘルスインフォマティクス

背景:

• TELL（Toolkit to Examine Lifelike Language）は、認知症検出のための音声サンプルを収集し、音声バイオマーカーを抽出するために開発されたWebアプリケーションです。
• TELLの初期バージョンは、資源の少ない地域を含む世界中の臨床評価を成功裏にサポートしました。

主な方法:

• TELL 2.0は、ビデオ通話ベースおよびオフラインのデータ収集を組み込み、ローカルWhisperモデルを介したロスレスオーディオと文字起こしをサポートします。
• オーディオ標準化パイプライン（正規化、ノイズリダクション、ハーモナイゼーション）と、語彙、運動、意味、自己言及言語の新しい解釈可能なメトリックが追加されました。
• 機械学習ベースの予測ツールは、個々の結果を認知症プロファイル（アルツハイマー病、MCI、bvFTD）と比較し、正規化データに対する所見を可視化します。

結論:

• TELL 2.0は、前身の成功を基盤として、認知症評価のための音声バイオマーカーのリーチと有効性を拡大します。
• このプロジェクトは、高度な研究を実用的でスケーラブル、かつ費用対効果の高い認知症評価ツールに翻訳することに重点を置いています。