Связанные с искусственным интеллектом голосовые и речевые биомаркеры болезни Альцгеймера: Систематический обзор.

Систематический обзор, посвященный анализу голоса и речи с помощью искусственного интеллекта (ИИ), выявил многообещающий неинвазивный подход к выявлению болезни Альцгеймера (БА) и легких когнитивных нарушений (ЛКН). Исследование, охватившее 63 работы с участием более 18 500 человек, показало, что ИИ-модели демонстрируют высокую диагностическую точность в различении пациентов с БА и здоровых контрольных групп. Высокая производительность, часто превышающая площадь под кривой (AUC) 0.80, достигается за счет анализа просодических, временных, спектральных и лингвистических характеристик речи. Однако отмечается, что выявление ЛКН с помощью этих методов менее надежно отличается от нормального старения.

Несмотря на кажущийся потенциал, текущая доказательная база применения ИИ для анализа речи имеет значительные ограничения. Отмечена распространенность небольших, одноцентровых наборов данных и повсеместное отсутствие внешней валидации, что снижает обобщающую способность полученных результатов. Методологические предубеждения, выявленные в ходе оценки качества исследований, существенно препятствуют клиническому внедрению этих технологий. Это означает, что высокая точность, демонстрируемая в отдельных исследованиях, может не подтвердиться при применении к более широким и разнообразным популяциям.

В конечном итоге, анализ речи с помощью искусственного интеллекта представляет собой перспективный и масштабируемый цифровой биомаркер, обладающий значительным потенциалом для раннего выявления когнитивных нарушений. Для преодоления существующих ограничений и успешной клинической трансляции этих методов необходимы дальнейшие валидационные усилия. Будущие исследования должны быть ориентированы на проведение крупномасштабных, многоцентровых, лонгитюдных работ с использованием стандартизированных протоколов оценки речи, что позволит создать более надежную и применимую в реальной практике доказательную базу.