Jól vizsgázott a fülelő robotdoktor
Többféle, idegrendszeri tüneteket is okozó betegség, illetve állapot korai felismerésében nyújthat segítséget a beszédmintázat számítógépes mélyelemzése – írja a NOL.
Amit a hétköznapokban finom intuíciónak vélünk, valójában a beszéd fizikai paramétereinek elemzése. Agyunk a hangerő, a hangsúly, a tempó és még sok más jellemző alapján képes „kiszámítani” hogy az adott pillanatban beszélgetőpartnere milyen lelkiállapotban van.
Tulajdonképpen ezt a képességünket utánozza egy diagnosztikai eljárás, amelyet a berlini Humboldt Egyetem kutatója, Jörg Langner matematikus és zenetudós dolgozott ki. A beszédmintázat-mélyelemzés (Deep Speech Pattern Analysis) elnevezésű módszerrel kapcsolatos kutatások jelenleg egy komplex neurológiai zavar, a viselkedési és tanulási nehézségeket okozó figyelemhiányos hiperaktivitás szindróma diagnosztikájára fókuszálnak leginkább. Ennél a diagnózis felállítása sokszor igen nehéz, mivel a problémák (pl. a kitartó feladatvégzés hiánya, a feltűnő feledékenység, az impulzivitás, a motorikus túlmozgásosság) minden érintettnél különböző arányban és szituációs környezetben jelennek meg, s így a tünetek könnyen kicsúszhatnak egy szakember kezéből is. Jelenleg speciális tesztekkel és kérdőívekkel, valamint agyi képalkotó eljárásokkal van lehetőség a diagnózis felállítására, ami sokszor nagyon időigényes.
Az új módszer kipróbálására a nagy múltú német egyetemi klinika, a Berliner Charité vállalkozott. A résztvevők két percig egy semleges témáról beszéltek egy mikrofonba, majd számolniuk kellett egytől tízig, ezt húsz szó felolvasása követte, s a vizsgálat végén különböző beszédhangok kitartására kérték meg őket. Az adatokat a szoftver automatikusan értékelte, és körülbelül 90 százalékos pontossággal ugyanazokat a pácienseket diagnosztizálta figyelemzavarral, akiknél ezt már más módszerekkel megállapították – olvasható a nol.hu-n.
