Сравнительный анализ методов диагностики афазии при болезни Альцгеймера в США, Германии и России. Перспективы развития диагностических методов для материала на русском языке
Елена Вячеславовна Николаева
Докладчик
магистрант 1 курса
Санкт-Петербургский государственный университет
Санкт-Петербургский государственный университет
Ключевые слова, аннотация
В докладе рассмотрены современные методы диагностики афазий при болезни Альцгеймера (БА) с приминением автоматических систем, использующих технологии искусственного интеллекта (AI) и обработки естественного языка (NLP). Проведен анализ преимуществ и ограничений диагностических систем в США и Германии, а также предложены пути развития аналогичных систем в России. В качестве оптимального подхода для первой российской системы диагностики БА по речи предложено использование акустических критериев. Разработан дизайн эксперимента, направленный на выявление речевых нарушений у пациентов.
Тезисы
Ключевые слова: афазия; болезнь Альцгеймера; автоматическая диагностика; искусственный интеллект; клиническая лингвистика
Целью исследования является анализ современных методов диагностики афазий при болезни Альцгеймера (БА) с использованием автоматических систем на основе технологий искусственного интеллекта (AI) и обработки естественного языка (NLP), а также разработка предложений по созданию первой российской системы диагностики БА по речи.
Исследование основано на анализе современных систем диагностики афазий при БА в странах-лидерах данной сферы — США и Германии. Рассмотрены речевые корпусы, диагностические тесты и автоматические системы, использующие AI и NLP. Особое внимание уделено акустическим и семантическим критериям диагностики. Для разработки предложений по созданию российской системы использованы данные о доступных ресурсах, научном потенциале и традициях диагностики БА в России.
Выявлено, что США и Германия являются лидерами в области диагностики афазий при БА. США выделяются большим количеством тестов и речевых корпусов, однако, немецкие корпусы отличаются лучшей стандартизацией, а тесты — доступностью. Современные автоматические системы, такие как Winterlight Labs, демонстрируют высокую точность диагностики (до 81%) на основе анализа коротких фрагментов речи (1—2 минуты). Американские системы чаще используют семантические критерии, тогда как немецкие — акустические, что может быть связано с особенностями синтетических языков.
Для России ключевыми проблемами развития систем диагностики БА по речи являются недостаточная заинтересованность государственного и частного секторов, малое научное сообщество в области клинической лингвистики, опора на устаревшие советские методы диагностики, не учитывающие речевые нарушения. В качестве оптимального подхода для первой российской системы предложено использование акустических критериев диагностики. Это обусловлено их высокой эффективностью (до 95% в немецких исследованиях), ограниченностью ресурсов в России и наличием опыта в области акустического анализа (напр., кафедра фонетики СПбГУ).
Для разработки первой диагностической системы, работающей на материале на русском языке, создан дизайн эксперимента, включающий в себя запись спонтанной речи, чтение стиха и анекдота. Развитие автоматических систем диагностики БА по речи в России требует создания открытого речевого корпуса и использования акустических критериев. Предложенный дизайн эксперимента может стать основой для дальнейших исследований в данной области.
Целью исследования является анализ современных методов диагностики афазий при болезни Альцгеймера (БА) с использованием автоматических систем на основе технологий искусственного интеллекта (AI) и обработки естественного языка (NLP), а также разработка предложений по созданию первой российской системы диагностики БА по речи.
Исследование основано на анализе современных систем диагностики афазий при БА в странах-лидерах данной сферы — США и Германии. Рассмотрены речевые корпусы, диагностические тесты и автоматические системы, использующие AI и NLP. Особое внимание уделено акустическим и семантическим критериям диагностики. Для разработки предложений по созданию российской системы использованы данные о доступных ресурсах, научном потенциале и традициях диагностики БА в России.
Выявлено, что США и Германия являются лидерами в области диагностики афазий при БА. США выделяются большим количеством тестов и речевых корпусов, однако, немецкие корпусы отличаются лучшей стандартизацией, а тесты — доступностью. Современные автоматические системы, такие как Winterlight Labs, демонстрируют высокую точность диагностики (до 81%) на основе анализа коротких фрагментов речи (1—2 минуты). Американские системы чаще используют семантические критерии, тогда как немецкие — акустические, что может быть связано с особенностями синтетических языков.
Для России ключевыми проблемами развития систем диагностики БА по речи являются недостаточная заинтересованность государственного и частного секторов, малое научное сообщество в области клинической лингвистики, опора на устаревшие советские методы диагностики, не учитывающие речевые нарушения. В качестве оптимального подхода для первой российской системы предложено использование акустических критериев диагностики. Это обусловлено их высокой эффективностью (до 95% в немецких исследованиях), ограниченностью ресурсов в России и наличием опыта в области акустического анализа (напр., кафедра фонетики СПбГУ).
Для разработки первой диагностической системы, работающей на материале на русском языке, создан дизайн эксперимента, включающий в себя запись спонтанной речи, чтение стиха и анекдота. Развитие автоматических систем диагностики БА по речи в России требует создания открытого речевого корпуса и использования акустических критериев. Предложенный дизайн эксперимента может стать основой для дальнейших исследований в данной области.