Прогнозирование амилоида на ранней стадии болезни Альцгеймера по акустическим и лингвистическим моделям речи - расширение PAST (AMYPRED-PAST)

Основная цель исследования — оценить, может ли набор алгоритмов, анализирующих акустические и лингвистические паттерны речи, обнаруживать амилоид-специфические когнитивные нарушения на ранней стадии болезни Альцгеймера на основе архивных образцов разговорной или письменной речи, измеренных с помощью AUC Кривая рабочей характеристики приемника бинарного классификатора, различающая амилоид-положительные и амилоид-отрицательные плечи. Второстепенные цели включают (1) оценку того, за сколько лет до постановки диагноза MCI работают такие алгоритмы, измеренные по производительности бинарного классификатора классификаторов, обученных классифицировать MCI по сравнению с когнитивно нормальными (CN) руками, с использованием архивного материала из следующих интервалов времени до постановки диагноза MCI: 0-5 лет, 5-10 лет, 10-15 лет, 15-20 лет, 20-25 лет; (2) оценка того, в каком возрасте такие алгоритмы могут обнаруживать более позднюю положительную реакцию на амилоид, согласно измерению производительности бинарного классификатора классификаторов, обученных классифицировать положительные по амилоиду и отрицательные по амилоиду группы с использованием архивного материала из следующих возрастных ячеек: моложе 50 лет, 50-55 лет, 55-60, 65-70, 70-75 лет.