基于语音的数字认知评估用于检测轻度认知障碍:与基于纸张的神经认知评估分数的验证
Zampeta-Sofia Alexopoulou1, Stefanie Köhler2, Elisa Mallick3
1CoBTek (Cognition-Behaviour-Technology) lab, Université Côte d'Azur, Nice, France.
Journal of Alzheimer's disease : JAD
|May 26, 2025
概括
数字语音测试可以有效地选轻度认知障碍 (MCI),显示诊断组之间的显著差异. 这项技术有助于早期发现阿尔茨海默病和招募临床试验人员.
科学领域:
- 神经学和认知科学 神经学和认知科学
- 数字健康与人工智能技术
背景情况:
- 阿尔茨海默病 (AD) 认知能力下降通常涉及到痴呆症之前的微妙语言障碍.
- 早期检测对于疾病修饰治疗至关重要,需要可扩展的查工具.
- 基于数字语音的评估为远程认知查提供了一个有希望的解决方案.
研究的目的:
- 为了验证远程,基于语音的数字认知评估,以检测轻度认知障碍 (MCI).
- 将数字评估的表现与黄金标准的纸质神经认知评估进行比较.
主要方法:
- 利用了来自PROSPECT-AD项目 (DELCODE和DESCRIBE队列) 的数据.
- 包括21名健康对照 (HC),110名主观认知衰退 (SCD) 和59名MCI.
- 使用斯皮尔曼相关性,克鲁斯卡尔-瓦利斯测试和机器学习进行分类分析.
主要成果:
- 基于语音的综合评分 (SB-C) 在诊断组之间有显著差异 (p < 0.001).
- 基于语音的得分与全球认知指标 (MMSE,CDR,PACC5) 和特定领域的评估有显著的相关性.
- 结合SB-C和神经心理测试的模型在区分MCI与HC/SCD方面取得了高精度 (AUC=0.86).
结论:
- 基于语音的认知评估显示了远程MCI查的潜力.
- 这些数字工具可以支持临床试验和医疗保健环境中的可扩展查.
- 这种方法促进了对阿尔茨海默病干预措施的个人早期识别.
