論文の概要: Personalized Early Stage Alzheimer's Disease Detection: A Case Study of
President Reagan's Speeches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12385v1
- Date: Fri, 8 May 2020 13:26:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 12:51:14.048310
- Title: Personalized Early Stage Alzheimer's Disease Detection: A Case Study of
President Reagan's Speeches
- Title（参考訳）: パーソナライズされた早期アルツハイマー病検出 : レーガン大統領のスピーチを事例として
- Authors: Ning Wang, Fan Luo, Vishal Peddagangireddy, K.P. Subbalakshmi and R.
Chandramouli
- Abstract要約: アルツハイマー病(AD)に関連する世界的な医療費は2050年までに1兆ドルと見積もられている。
早期ADを示す主要な言語バイオマーカーが同定される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.53501770080664
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Alzheimer`s disease (AD)-related global healthcare cost is estimated to be $1
trillion by 2050. Currently, there is no cure for this disease; however,
clinical studies show that early diagnosis and intervention helps to extend the
quality of life and inform technologies for personalized mental healthcare.
Clinical research indicates that the onset and progression of Alzheimer`s
disease lead to dementia and other mental health issues. As a result, the
language capabilities of patient start to decline. In this paper, we show that
machine learning-based unsupervised clustering of and anomaly detection with
linguistic biomarkers are promising approaches for intuitive visualization and
personalized early stage detection of Alzheimer`s disease. We demonstrate this
approach on 10 year`s (1980 to 1989) of President Ronald Reagan`s speech data
set. Key linguistic biomarkers that indicate early-stage AD are identified.
Experimental results show that Reagan had early onset of Alzheimer`s sometime
between 1983 and 1987. This finding is corroborated by prior work that analyzed
his interviews using a statistical technique. The proposed technique also
identifies the exact speeches that reflect linguistic biomarkers for early
stage AD.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)関連の世界的な医療費は2050年までに1兆ドルと見積もられている。
現在、この病気の治療法はないが、早期の診断と介入は生活の質を伸ばし、パーソナライズされた精神医療のための技術を伝えるのに役立つことが臨床研究で示されている。
臨床研究はアルツハイマー病の発症と進行が認知症やその他の精神疾患につながることを示している。
その結果,患者の言語能力は低下し始めた。
本稿では, 言語バイオマーカーを用いた機械学習による非教師付きクラスタリングと異常検出が, 直感的な可視化とアルツハイマー病の早期発見に有望なアプローチであることを示す。
我々は、ロナルド・レーガン大統領のスピーチデータセットの10年間(1980年から1989年)にこのアプローチを実証する。
早期ADを示す主要な言語バイオマーカーが同定される。
実験の結果、レーガンは1983年から1987年にかけて早期にアルツハイマー病を発症していた。
この発見は、彼のインタビューを統計的手法を用いて分析した先行研究によって裏付けられている。
提案手法は,早期の言語バイオマーカーを反映した正確な音声も同定する。
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