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SpeechCARE: KI-Sprachanalyse erkennt frühzeitig kognitive Beeinträchtigung

Alzheimer‑Krankheit und verwandte Demenzen betreffen ein von fünf Menschen über 60 Jahre, wobei mehr als die Hälfte der Betroffenen mit kognitiven Beeinträchtigungen unentdeckt bleibt. Sprachbasierte Untersuchungen zeig…

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  • Alzheimer‑Krankheit und verwandte Demenzen betreffen ein von fünf Menschen über 60 Jahre, wobei mehr als die Hälfte der Betroffenen mit kognitiven Beeinträchtigungen une…
  • Sprachbasierte Untersuchungen zeigen vielversprechende Anzeichen für eine frühzeitige Diagnose, weil motorische Planungsstörungen im Sprachbereich akustische Merkmale wi…
  • Traditionelle Sprachanalyse‑Pipelines, die auf handgefertigten Merkmalen oder generischen Audio‑Klassifikatoren basieren, weisen häufig begrenzte Genauigkeit und mangeln…

Alzheimer‑Krankheit und verwandte Demenzen betreffen ein von fünf Menschen über 60 Jahre, wobei mehr als die Hälfte der Betroffenen mit kognitiven Beeinträchtigungen unentdeckt bleibt. Sprachbasierte Untersuchungen zeigen vielversprechende Anzeichen für eine frühzeitige Diagnose, weil motorische Planungsstörungen im Sprachbereich akustische Merkmale wie Tonhöhe und Klangfarbe verändern und Gedächtnis‑ sowie Sprachschwierigkeiten syntaktische und semantische Fehler hervorrufen.

Traditionelle Sprachanalyse‑Pipelines, die auf handgefertigten Merkmalen oder generischen Audio‑Klassifikatoren basieren, weisen häufig begrenzte Genauigkeit und mangelnde Übertragbarkeit auf. Um diese Schwächen zu überwinden, präsentiert das Forschungsteam die SpeechCARE‑Lösung – ein multimodales Sprachverarbeitungssystem, das vortrainierte, mehrsprachige akustische und linguistische Transformer‑Modelle nutzt, um subtile sprachbezogene Hinweise auf kognitive Beeinträchtigung zu erfassen.

Inspiriert vom Mixture‑of‑Experts‑Paradigma setzt SpeechCARE eine dynamische Fusionsarchitektur ein, die akustische, linguistische und demografische Eingaben gewichtet. Dadurch lässt sich das System leicht um weitere Modalitäten wie soziale Faktoren oder Bildgebungsdaten erweitern und bleibt robust über unterschiedliche Aufgaben hinweg.

Die Pipeline umfasst ein robustes Vorverarbeitungssystem mit automatischer Transkription, Anomalieerkennung auf Basis großer Sprachmodelle und Aufgabenidentifikation. Ein SHAP‑basierter Erklärungsmechanismus sowie LLM‑gestützte Argumentation heben die jeweilige Beitragstiefe der einzelnen Modalitäten zur Entscheidungsfindung hervor.

In Testläufen erreichte SpeechCARE einen AUC‑Wert von 0,88 und einen F1‑Score von 0,72 bei der Klassifizierung von gesunden, MCI‑ und AD‑Patienten. Für die reine MCI‑Erkennung lagen die Kennzahlen bei einem AUC von 0,90 und einem F1 von 0,62. Eine Bias‑Analyse zeigte nur minimale Diskrepanzen zwischen den untersuchten Gruppen.

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