ALMED

Akustische und Linguistische Merkmale zur Früherkennung kognitiver Defizite

Die demographische Entwicklung Deutschlands geht mit einer Zunahme geriatrischer Erkrankungen einher. Deren h?ufigster Vertreter ist die Demenz, eine chronisch progrediente Erkrankung, die von Verlusten der Selbst?ndigkeit in allen Bereichen des Lebens gepr?gt ist. Da bislang keine kurativen Therapien bekannt sind, kommt frühzeitigen sekund?rpr?ventiven Ma?nahmen eine hohe Bedeutung zu. Aktuelle diagnostische Verfahren erfordern eine eingehende Untersuchung durch Fach?rzt*innen, die aus Kosten- und Zeitgründen nicht fl?chendeckend angeboten werden kann. Durch wissenschaftliche Studien ist die Sprachf?higkeit als wichtiger Indikator einer demenziellen Erkrankung belegt.

Das Ziel des Projektes ALMED ist es, maschinelle Methoden zu identifizieren und zu entwickeln, anhand derer die Sprachf?higkeit einer Person in Echtzeit und vollautomatisch auf prototypische Indikatoren kognitiver Defizite hin analysiert und die Ergebnisse so pr?sentiert werden, dass sie von Fach?rzt*innen zur Diagnose kognitiver Defizite als hilfreiche Informationsquelle herangezogen werden k?nnen. Die Entwicklung und Evaluierung der vollautomatisierten Sprachanalysemethode erfolgt auf Basis von Daten und Erfahrungen aus der etablierten interdisziplin?ren L?ngsschnittstudie des Erwachsenenalters (ILSE), in der von 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 als 1.000 Proband*innen über einen Zeitraum von 20 Jahren neben medizinischen, psychiatrischen und neuropsychologischen Parametern 10.000 Stunden spontansprachliche Interviews gesammelt wurden. Im Projekt ALMED soll auf Basis dieser Daten eine wissenschaftlich fundierte Auswahl zuverl?ssiger, robuster akustischer und linguistischer Merkmale aus Sprache vollautomatisch extrahiert werden, auf ihr Potential zur frühzeitigen Erkennung kognitiver Defizite detailliert untersucht und geeignete Pr?sentationsformen gefunden werden. Darüber hinaus erschlie?en die im Laufe des Projektes erzeugten Verschriftungen der Interviews für Geriatriker*innen und Gerontolog*innen eine einmalige Ressource, auf deren Basis neue wissenschaftliche Erkenntnisse über den Zusammenhang zwischen Sprache und Demenz auf einer repr?sentativen Stichprobe erwartet werden. Die automatisierte Sprachanalyse erweitert das Potential bisheriger Methoden und Verfahren, denn sie kann sowohl unmittelbar in der zwischenmenschlichen Kommunikation erfolgen, als auch mittelbar über Distanzen hinweg oder zeitversetzt im Nachhinein eingesetzt werden. Darüber hinaus bietet die Automatisierung eine detaillierte Analyse und Auswertung der Sprachf?higkeit, die unabh?ngig von den zeitlichen Ressourcen der Fach?rzt*innen erfolgen kann. Es besteht damit die berechtigte Hoffnung, dass durch die automatisierte Unterstützung zukünftig eine kostengünstige und fl?chendeckende Früherkennung kognitiver Defizite erm?glicht wird und den Betroffenen somit Therapien zu einem Zeitpunkt angeboten werden k?nnten, zu dem der Krankheitsverlauf noch beeinflussbar ist, Begleitumst?nde moderiert und Komplikationen abgemildert werden k?nnen.

Partner: Prof. Dr. med. Johannes Schr?der, Universit?tsklink Heidelberg, Sektion Gerontopsychiatrie

F?rdergeber: DFG 2019–M?rz 2023

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Tanja Schultz, Ayimnisagul Ablimit M.Sc.