{"id":5167,"date":"2020-05-05T11:37:18","date_gmt":"2020-05-05T09:37:18","guid":{"rendered":"https:\/\/digidem-bayern.de\/?p=5167"},"modified":"2020-05-06T09:14:56","modified_gmt":"2020-05-06T07:14:56","slug":"sprachanalyse-zur-frueherkennung-von-geistigen-beeintraechtigungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digidem-bayern.de\/en\/sprachanalyse-zur-frueherkennung-von-geistigen-beeintraechtigungen\/","title":{"rendered":"Sprachanalyse zur Fr\u00fcherkennung von geistigen Beeintr\u00e4chtigungen?"},"content":{"rendered":"

Gibt die Sprache eines Menschen Aufschluss dar\u00fcber, ob er geistige Beeintr\u00e4chtigungen entwickelt? Das wollten Forscher*innen aus Japan herausfinden und setzten dazu Sprachanalysen ein. Akustische Merkmale sollten dabei helfen, Personen mit geistigen Beeintr\u00e4chtigungen von gesunden zu unterscheiden.  <\/h4>\n\n\n\n

F\u00fcr die Pr\u00e4vention von Alzheimer-Erkrankungen ist es den Autor*innen zufolge von entscheidender Bedeutung, m\u00f6glichst fr\u00fchzeitig leichte kognitive Beeintr\u00e4chtigungen (MCI) festzustellen. Sprachanalysen k\u00f6nnen hier einen Ansatzpunkt liefern. Die Forscher*innen entwickelten daf\u00fcr anhand unterschiedlicher akustischer Merkmale ein Machine-Learning-Modell, also ein lernf\u00e4higes technisches System. das in vorhandenen  Daten Muster erkennen kann. Mittels Sprachanalyse sollte dieses Modell geistige Beeintr\u00e4chtigungen automatisch erkennen und vorhersagen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Dauer einer \u00c4u\u00dferung und Pausen wurden ber\u00fccksichtigt<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"Monitor<\/figure><\/div>\n\n\n\n

In das Machine-Learning-Modell flossen die Ergebnisse von 8.779 Teilnehmenden ein. Sie waren zwischen 65 und 96 Jahre alt, lebten selbstst\u00e4ndig und wiesen unterschiedliche kognitive Profile auf, darunter \u201cgesund\u201d und \u201cleichte kognitive Beeintr\u00e4chtigung\u201d. Die Probanden sollten kurze S\u00e4tze vorlesen, die anschlie\u00dfend anhand akustischer Merkmale analysiert wurden. Dabei wurden auch zeitliche Kriterien wie etwa die Dauer einer Sprach\u00e4u\u00dferung oder die Anzahl und L\u00e4nge der Pausen mit einbezogen.<\/p>\n\n\n\n

Die Auswertungen zeigten, dass die Sprachanalyse tats\u00e4chlich dabei hilft, zwischen gesunden Personen und Personen mit geistigen Beeintr\u00e4chtigungen zu unterscheiden. Zudem gehen die Forscher*innen aufgrund ihrer Ergebnisse davon aus, dass Sprachst\u00f6rungen bei kognitiver Beeintr\u00e4chtigung im Schweregrad zunehmen.<\/p>\n\n\n\n

Die vollst\u00e4ndige Studie finden Sie hier:
Automatic Detection of Cognitive Impairments through Acoustic Analysis of Speech<\/a> (2020)<\/p>\n\n\n\n

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