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학술저널
저자정보
Park Chan-Young (Department of Neurology, Chung-Ang University College of Medicine, Seoul, Korea.) Kim Minsoo (Research and Development, Baikal AI Inc., Seoul, Korea.) Shim YongSoo (Department of Neurology, Eunpyeong St. Mary’s Hospital, The Catholic University of Korea, Seoul, Korea.) Ryoo Nayoung (Department of Neurology, Eunpyeong St. Mary’s Hospital, The Catholic University of Korea, Seoul, Korea.) Choi Hyunjoo (Department of Communication Disorders, Korea Nazarene University, Cheonan, Korea.) Jeong Ho Tae (Department of Neurology, Chung-Ang University College of Medicine, Seoul, Korea.) Yun Gihyun (Research and Development, Baikal AI Inc., Seoul, Korea.) Lee Hunboc (Research and Development, Baikal AI Inc., Seoul, Korea.) Kim Hyungryul (Research and Development, Baikal AI Inc., Seoul, Korea.) Kim SangYun (Department of Neurology, Seoul National University College of Medicine and Seoul National University Bundang Hospital, Seongnam, Korea.) Youn Young Chul (Department of Neurology, Chung-Ang University College of Medicine, Seoul, Korea.Department of Medical Informatics, Chung-Ang University College of Medicine, Seoul, Korea.)
저널정보
대한치매학회 Dementia and Neurocognitive Disorders(대한치매학회지) Dementia and Neurocognitive Disorders(대한치매학회지) 제23권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
1 - 10 (10page)
DOI
10.12779/dnd.2024.23.1.1

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Background and Purpose: Voice, reflecting cerebral functions, holds potential for analyzing and understanding brain function, especially in the context of cognitive impairment (CI) and Alzheimer’s disease (AD). This study used voice data to distinguish between normal cognition and CI or Alzheimer’s disease dementia (ADD). Methods: This study enrolled 3 groups of subjects: 1) 52 subjects with subjective cognitive decline; 2) 110 subjects with mild CI; and 3) 59 subjects with ADD. Voice features were extracted using Mel-frequency cepstral coefficients and Chroma. Results: A deep neural network (DNN) model showed promising performance, with an accuracy of roughly 81% in 10 trials in predicting ADD, which increased to an average value of about 82.0%±1.6% when evaluated against unseen test dataset. Conclusions: Although results did not demonstrate the level of accuracy necessary for a definitive clinical tool, they provided a compelling proof-of-concept for the potential use of voice data in cognitive status assessment. DNN algorithms using voice offer a promising approach to early detection of AD. They could improve the accuracy and accessibility of diagnosis, ultimately leading to better outcomes for patients.
#Voice #Machine Learning #Artificial Intelligence #Alzheimer Disease #Phonetics

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