Khai thác phân tích âm học trong chăm sóc ban đầu để phát hiện suy giảm nhận thức: một hướng sàng lọc mới

Điểm nổi bật

Nghiên cứu chẩn đoán này đánh giá tính khả thi và độ chính xác của các mô hình máy học (Machine Learning, ML) phân tích đặc trưng âm học từ các cuộc trò chuyện ngắn giữa bệnh nhân và bác sĩ đa khoa để nhận diện suy giảm nhận thức (Cognitive Impairment, CI). Dữ liệu từ hơn 900 bệnh nhân tại hai trung tâm đô thị cho thấy nghiên cứu có khả năng dự đoán tốt với AUROC xấp xỉ 0,73. Các chỉ dấu âm học chính bao gồm cao độ, thời gian và độ biến thiên, hỗ trợ một công cụ sàng lọc thụ động, có khả năng triển khai trên quy mô lớn trong chăm sóc lâm sàng thường quy.

Bối cảnh nghiên cứu