[P1–295]: EARLY DETECTION OF COGNITIVE DISORDERS SUCH AS DEMENTIA ON THE BASIS OF SPEECH ANALYSIS: A CROSS‐LINGUISTIC COMPARISON OF SPEECH FEATURES
Notice bibliographique
Résumé
The people best placed to spot early cognitive decline are carers, social workers, and family. But there is a clear lack of affordable, usable screening apps that people without medical training can use to validate these concerns and to provide actionable data for medical professionals. The study aims to validate a new tool for fully-automated, reliable, unobtrusive, self-managed screening for cognitive decline, in particular dementia, and other cognitive disorders based on automatic speech analysis. It will allow earlier detection and, through that, more effective interventions resulting in the reduction of overall costs associated with treatment and rehabilitation. For users it will offer the comfort of flexible usage without visiting professional physicians. At the moment there is an American English corpus of speech data used for training the algorithms of the system used by the tool for automatic detection of dementia in the USA and Canada. The main objective of the study will be the first experience in producing such corpus for another language, namely French. The corpus will contain ca. 250 samples of speech of patients with various levels of the syndrome, as well as other cognitive and behavioral disorders and ca. 50 samples of healthy people as a control group. All participants will be asked to perform a set of vocal tasks such as describing a series of images or perform verbal fluencies. Then, all speech samples will be transcribed and annotated by professional clinicians to make the corpus suitable for machine learning and identify which features transfer between languages. The processes, tools and experiences will be then presented in the blueprint for transferring the system into a new language. First results of the analysis and cross linguistic comparison of the speech features will be presented at the conference. The proposed solution may supplement neuropsychological assessment with sophisticated and unobtrusive natural biomarkers extracted from speech data that can be collected outside of medical consultations. It can provide rich information about cognitive and emotional characteristics and can be used to inform clinical judgment during consultations, saving time and money.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».