덴마크 환자의 치매 검출을위한 언어 기반 인공 지능 (DetectAI)
인공 지능 (Detectai)을 통한 자동 음성 인식을 통해 신경 퇴행성 질병 분류를위한 비 침습적 덴마크 언어 및 언어 바이오 마커의 개발 및 검증
이 관찰 연구의 목표는 연설 기록에서 치매 및 관련 조건의 징후를 감지 할 수있는 인공 지능 (AI) 모델을 개발하고 테스트하는 것입니다. 주요 질문은 음성 기반 AI 모델이 정상적인 기억력을 가진 사람들과인지 장애가있는 사람들의 생각을 올바르게 말할 수 있는지 여부입니다.
이 연구는 또한 AI가 치매를 우울증과 구별 할 수 있고, 분리 된 다른 치매 하위 유형을 구별 할 수 있는지, 그리고 가벼운인지 장애가있는 사람들 (MCI)이 치매를 일으킬 가능성이 있는지 여부를 탐구 할 것입니다.
참가자는 녹음 중에 짧은 기억 및 음성 작업을 완료합니다. AI 모델은 이러한 기록을 분석하여 다른 진단과 연결된 패턴을 학습합니다. 연구가 끝나면 새로운 참가자에게 정확도가 테스트됩니다.
연구 개요
상태
정황
상세 설명
배경 치매는 공중 보건 문제가 커지고 있으며, 효과적인 치료 및 잠재적 인 미래 질병 수정 치료에는 조기 및 정확한 진단이 필수적입니다. 현재 진단 경로는 자원 집약적이며 긴 대기 시간과 관련이 있습니다. 음성은인지 기능을 반영하며 최근 국제 연구에 따르면 AI는 유망한 정확도로 음성 기록에서 치매 관련 패턴을 감지 할 수 있습니다. 이 연구는 덴마크 환경에서 음성 기반 AI 모델을 개발하고 검증하는 것을 목표로하며, 일차 진료에 사용하기위한 비 침습적이고 확장 가능한 스크리닝 도구를 제공하는 것을 목표로합니다.
단계 1이 프로토콜은 우리 연구의 첫 번째 단계를 설명하며, 이는 두 개의 별도 단계로 완료 될 것으로 예상됩니다.
1 단계에서는 AI 모델을 훈련하여인지 장애가있는 참가자의 음성 데이터를 분석 하고이 프로토콜을 통해 자세히 설명하는 것처럼 건강한 통제 참가자의 음성 데이터와 비교하려고합니다. 방법이 검증되면 2 단계로 계속됩니다.
향후 2 단계의 작업 외부 검증을 수행 할 것으로 예상됩니다. AI 모델 분석은 치매 평가를 위해 언급 된 1 차 진료 부문의 200 명의 참가자에 대해 수행됩니다. AI 분석 결과는 최종 골드 표준 컨센서스 진단과 비교됩니다.
2 단계에는 1 단계의 결과를 기반으로 작업 할 별도의 프로토콜이 있습니다.
시간 관점의 정교화 기타 : 하이브리드 디자인. 대부분의 참가자는 단면 사례 관리 연구 (단일 음성 기록)에 포함됩니다. MCI가있는 참가자의 경우, 후속 데이터는 연구 기간 내에 치매로의 진행을 평가하여 비 진행성 MCI와 진보적 인 능력을 평가할 수 있도록 연구 기간 내에 수집됩니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Sofie J Vængebjerg, MD
- 전화번호: +4530294621
- 이메일: sova@regsj.dk
연구 연락처 백업
- 이름: Peter Høgh, MD, PhD, Assoc Prof
- 전화번호: +45 22526698
- 이메일: phh@regionsjaelland.dk
연구 장소
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Region Sjælland
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Roskilde, Region Sjælland, 덴마크, 4000
- Zealand University Hospital
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연락하다:
- Sofie J Vængebjerg, MD, PhD student
- 전화번호: +45 30294621
- 이메일: sova@regsj.dk
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연락하다:
- Peter Høgh, MD, PhD, Assoc Prof
- 이메일: phh@regionsjaelland.dk
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준 :
- 나이> 50 세
- 덴마크에 유창합니다
- 최소 7 년간의 학교
후속 코호트의 참가자 :
- 등록 전 6 개월 이내에 메모리 클리닉에서 설립 된 AD, VAD, LBD, FTD, MCI 또는 우울증의 합의 진단
Healthy Control Cohort의 참가자 :
- 알려진인지 장애 또는 정서 장애는 없습니다
제외 기준 :
- 시력이나 청각이 크게 손상됩니다 (참가자가 언어 AI 분석에 참여할 수없는 정도)
- 참가자는 동의 할 수 없습니다
후속 조치 및 새로운 추천 코호트의 참가자 :
- MMSE 점수 <16
- 여러 진단을 가진 참가자 (예 : 동시 우울증이있는 혼합 치매 또는 광고)
새로운 추천 코호트의 참가자 :
- 연구에 포함 된 6 가지 범주를 벗어난 참가자 (AD, VAD, LBD, FTD, MCI, 우울증)
- 기준선에서 위의 범주에 속하지 않는다는 것이 명백한 참가자 (임상 적 합의 진단이 제공되기 전에 제외 될 수 있음)
Healthy Control Cohort의 참가자 :
- MMSE <26 및 ACE <90
- 우울증 (6 이상)을 나타내는 GDS 점수
- 인지 기능에 영향을 줄 수있는 임상, 실험실 또는 신경 방사선 연구 결과
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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Cognitively Healthy Control Participants for Model A
We seek to enroll 40 age-matched cognitively healthy control participants for the training of model A.
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참가자는 AI가 음성 패턴을 배우고 분석 할 수 있도록 테스트 중에 기록됩니다.
다른 이름들:
참가자는 AI가 음성 패턴을 배우고 분석 할 수 있도록 테스트 중에 기록됩니다.
다른 이름들:
Participants will be asked to describe the Cookie Theft Picture from the Boston Diagnostic Aphasia Examination.
The task will take 2 minutes.
Participants will be recorded during the speech task in order to allow the AI to learn and analyze the speech patterns.
Participants will be asked to recall the picture shown in the previous speech task "Picture Narrative".
This task will take 2 minutes.
Participants will be recorded during the test in order til allow the AI to learn and analyze speech patterns.
For healthy controls an MRI will be conducted to provide comparable imaging and as part of screening to ensure they do not meet exclusion criteria (neuroradiological findings that could affect cognitive functions). For patient participants, imaging will be performed as part of the standard diagnostic battery and results will be obtained from the electronic journal. Healthy control participants will undergo a standard blood test panel commonly used in dementia diagnostics. The panel includes complete blood counts, inflammatory markers, kidney- and liver function markers, thyroid-stimulating hormone (TSH), vitamine B12 and folate. These tests are performed to exclude underlying medical conditions that could mimic cognitive impairment. For patient participants, blood sampling will be performed as part of the standard diagnostic battery and results will be obtained from the electronic journal. Performed on healthy controls to rule out depression using either the geriatric depression scale (GDS) for patients > 65 year of age or the Major Depression Index (MDI) for patiens <65 year of age. For patient participants, depression screening will be performed as part of the standard diagnostic battery and results will be obtained from the electronic journal. Healthy controls will undergo a standard somatic and neurological examination to exclude conditions that may affect cognition. This includes basic neurological assessment and clinical evaluation of general health status. For patient participants, a somatic and neurological examination will be performed as part of the standard diagnostic battery and results will be obtained from the electronic journal
The participant is asked to tell a brief story based on a culturally neutral picture.
This task will take approximately 2 minutes.
Participants will be recorded during the speech task in order to allow the AI to learn and analyze the speech patterns
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Patient Participants for Model A
We seek to retrospectively enroll patients from the ZUH memory clinic with a diagnosis of either Alzheimer's Disease (AD, n=50) or MCI (n=50), made within 6 months prior to enrollment.
These participants will be used for the training of model A.
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참가자는 AI가 음성 패턴을 배우고 분석 할 수 있도록 테스트 중에 기록됩니다.
다른 이름들:
참가자는 AI가 음성 패턴을 배우고 분석 할 수 있도록 테스트 중에 기록됩니다.
다른 이름들:
Participants will be asked to describe the Cookie Theft Picture from the Boston Diagnostic Aphasia Examination.
The task will take 2 minutes.
Participants will be recorded during the speech task in order to allow the AI to learn and analyze the speech patterns.
Participants will be asked to recall the picture shown in the previous speech task "Picture Narrative".
This task will take 2 minutes.
Participants will be recorded during the test in order til allow the AI to learn and analyze speech patterns.
The participant is asked to tell a brief story based on a culturally neutral picture.
This task will take approximately 2 minutes.
Participants will be recorded during the speech task in order to allow the AI to learn and analyze the speech patterns
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Patient Participants for Model B
We will prospectively recruit newly referred patients for the memory clinic at ZUH. Enrollment happens at first patient visit.
At this time, diagnosis is not yet known, but assumed present.
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참가자는 AI가 음성 패턴을 배우고 분석 할 수 있도록 테스트 중에 기록됩니다.
다른 이름들:
참가자는 AI가 음성 패턴을 배우고 분석 할 수 있도록 테스트 중에 기록됩니다.
다른 이름들:
Participants will be asked to describe the Cookie Theft Picture from the Boston Diagnostic Aphasia Examination.
The task will take 2 minutes.
Participants will be recorded during the speech task in order to allow the AI to learn and analyze the speech patterns.
Participants will be asked to recall the picture shown in the previous speech task "Picture Narrative".
This task will take 2 minutes.
Participants will be recorded during the test in order til allow the AI to learn and analyze speech patterns.
The participant is asked to tell a brief story based on a culturally neutral picture.
This task will take approximately 2 minutes.
Participants will be recorded during the speech task in order to allow the AI to learn and analyze the speech patterns
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Model A: Primary measure is the AUC-ROC of the model in distinguishing between MCI and AD as well as between MCI and cognitively healthy control participants.
기간: At baseline (speech recording)
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We will measure the AUR-ROC of AI predictions compared to clinical consensus diagnosis. Metrics will be presented including uncertainty estimates. Model performance will be measured on an independent test-set consisting of patients from the model B training population. |
At baseline (speech recording)
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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치매 대 우울증의 정확도
기간: 기준선 (음성 녹음)
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참가자들의 기준 언어 기록을 사용하여 임상 컨센서스 진단과 비교하여 민감도, 특이성, AIR-Roc의 AU-Roc에 의해 측정됩니다.
연구 완료시 데이터베이스 잠금 후 모델 성능은 측정됩니다.
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기준선 (음성 녹음)
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가벼운인지 장애 (MCI)의 진보적 대 비 진행성으로의 하위 분류
기간: 기준선 (음성 녹음) 및 등록 후 최대 12 개월 (진행 결정 결정)
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참가자들의 기준 언어 기록을 사용하여 임상 컨센서스 진단과 비교하여 민감도, 특이성, AIR-Roc의 AU-Roc에 의해 측정됩니다. 연구 완료시 데이터베이스 잠금 후 모델 성능은 측정됩니다. 진행은 연구 기간 동안 새로운 치매 진단으로 정의됩니다. |
기준선 (음성 녹음) 및 등록 후 최대 12 개월 (진행 결정 결정)
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치매 하위 유형의 분류 (AD, VAD, LBD, FTD)
기간: 기준선 (음성 녹음)
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참가자들의 기준 언어 기록을 사용하여 임상 컨센서스 진단과 비교하여 민감도, 특이성, AIR-Roc의 AU-Roc에 의해 측정됩니다.
연구 완료시 데이터베이스 잠금 후 모델 성능은 측정됩니다.
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기준선 (음성 녹음)
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확립 된 바이오 마커와의 비교
기간: 기준선에서 또는 기준선 이후에 수행되는 경우 바이오 마커 테스트 시점에
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AI 예측과 치매 진단을위한 최첨단 바이오 마커 간의 진단 정확도 차이
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기준선에서 또는 기준선 이후에 수행되는 경우 바이오 마커 테스트 시점에
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기능 중요성 분석
기간: 기준선 (음성 녹음)
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기능 중요성은 해석 성 분석을 사용하여 평가됩니다 (예 :
모델의 예측에 음향 및 언어 기능의 기여를 정량화하기 위해 순열의 중요성, 쉐이프 값 및/또는 기능 그룹의 절제).
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기준선 (음성 녹음)
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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최적의 정확도에 필요한 작업 수
기간: 기준선 (음성 녹음)
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음성 작업 세트가 감소하는지 여부에 대한 평가가 전체 테스트 배터리와 비교할 수있는 정확도를 제공합니다.
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기준선 (음성 녹음)
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AI 모델 성능에 개별 음성 작업의 기여
기간: 기준선 (음성 녹음)
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개별 음성 작업의 기여는 모델 성능을 비교하여 평가됩니다 (예 :
스피치 작업의 하위 집합 (메모리 테스트, 스토리 리콜, 그림 설명)에서 훈련 및 테스트 할 때 정확도, 민감도, 특이성, AUC-ROC).
이것은 어떤 작업이 가장 강력한 진단 신호를 제공하는지 식별합니다.
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기준선 (음성 녹음)
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Peter Høgh, MD, PhD, Assoc Prof, Zealand University Hospital
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Nicholas LE, Brookshire RH. A system for quantifying the informativeness and efficiency of the connected speech of adults with aphasia. J Speech Hear Res. 1993 Apr;36(2):338-50. doi: 10.1044/jshr.3602.338.
- Buderer NM. Statistical methodology: I. Incorporating the prevalence of disease into the sample size calculation for sensitivity and specificity. Acad Emerg Med. 1996 Sep;3(9):895-900. doi: 10.1111/j.1553-2712.1996.tb03538.x.
- Dargaud L, Partal A, Birn A, & Detlefsen S. N. (2023). Developing a Spontaneous Speech-based Artificial Intelligence for Alzheimer's Disease Detection. Transatlantic Telehealth Research Network (TTRN) International Scientific Conference 2023, Journal of the International Society for Telemedicine and eHealth.
- Lanzi AM, Saylor AK, Fromm D, Liu H, MacWhinney B, Cohen ML. DementiaBank: Theoretical Rationale, Protocol, and Illustrative Analyses. Am J Speech Lang Pathol. 2023 Mar 9;32(2):426-438. doi: 10.1044/2022_AJSLP-22-00281. Epub 2023 Feb 15.
- Li J, Song K, Zheng B, Li D, Wu X, Meng H. Leveraging Pretrained Representations with Task-related Keywords for Alzheimer's Disease Detection. arXiv preprint. 2023.
- Luz S, Haider F, de la Fuente Garcia S, Fromm D, MacWhinney B. Detecting cognitive decline using speech only: The ADReSSo challenge. arXiv preprint 2021.
- Luz S, Haider F, Fromm D, Lazarou I, Kompatsiaris I, Macwhinney B. An Overview of the ADReSS-M Signal Processing Grand Challenge on Multilingual Alzheimer's Dementia Recognition Through Spontaneous Speech. IEEE Open J Signal Process. 2024;5:738-749. doi: 10.1109/ojsp.2024.3378595. Epub 2024 Mar 18.
- Bex T. Comprehensive Guide to Multiclass Classification With Sklearn. Towards Data Science. 2021.
- Chen J, Ye J, Tang F, Zhou J. Automatic Detection of Alzheimer's Disease Using Spontaneous Speech Only. Interspeech. 2021 Aug-Sep;2021:3830-3834. doi: 10.21437/interspeech.2021-2002.
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- de la Fuente Garcia S, Ritchie CW, Luz S. Artificial Intelligence, Speech, and Language Processing Approaches to Monitoring Alzheimer's Disease: A Systematic Review. J Alzheimers Dis. 2020;78(4):1547-1574. doi: 10.3233/JAD-200888.
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