Element

EIT Digital Teilprojekt ELEMENT

Das Projekt ELEMENT entwickelt eine Anwendung, die sowohl im klinischen als auch im Forschungs- und Pflegekontext dem Screening kognitiver Störungen dienen soll. Verschiedene neurologische Krankheitsbilder zeichnen sich durch Symptome aus, die schon heute hauptsächlich in sprachbasierten Verfahren erkannt werden. Darüber hinaus enthält die menschliche Sprache in einigen Fällen, wie beispielsweise Demenz, aussagekräftige Biomarker. Diese lassen Rückschlüsse auf kognitive Fähigkeiten zu, die über rein sprachliche Fähigkeiten hinausgehen.

Ziel des Projektes ist es daher, Indikatoren für verschiedene kognitive Störungsbilder basierend auf Merkmalen der natürlichen Sprache zu modellieren und so eine frühzeitige Risikoeinschätzung zu ermöglichen. Die Screening-Anwendung wird dabei eine Batterie klassischer validierter neurologischer Testverfahren wie den Boston Cookie theft picture description task sowie offene Sprachaufgaben
implementieren. Basierend auf dem hervorgerufenen Sprachsignal wird anschließend eine Auswertung durchgeführt. Diese kann entweder (a) in einem umfangreichen Profil verschiedener Indikatoren oder (b) in einem einfachen Hinweis resultieren. Keiner der beiden Fälle ersetzt dabei eine fundierte Diagnose durch Fachpersonal.

Zahlreiche Publikationen, sowie eigene Arbeiten zeigen, dass in englischer Sprache bereits heute mit ca. 90% Genauigkeit zwischen Alzheimer Patienten und Kontrollgruppe basierend auf rein sprachlichen Eigenschaften unterschieden werden kann. Ziel von ELEMENT ist es dies auch für die französische und deutsche Sprache zu erreichen. Die Vision von ELEMENT ist, die Früherkennung von Symptomen, um
eine Intervention zu ermöglichen, die den Krankheitsverlauf bestmöglich verlangsamt. Im direkten Kontakt mit den Patienten sind die Symptomatik und deren Verlauf am effizientesten in ihrem frühen Stadium zu erkennen. Es mangelt allerdings deutlich an erschwinglichen, einfach einsetzbaren Screening-Anwendungen, die (a) eine automatische digitalisierte Datenaufbereitung erlauben und (b) von Menschen ohne neurologische Fachausbildung verwendet werden können. Die vorgeschlagene sprachbasierte Screening-Anwendung soll anhand einer Sprachprobe eine Einschätzung für kognitive Störungsbilder abgeben. Dieses Urteil basiert dabei auf Merkmalen, die in maschinellen Lernverfahren aus verschiedenen linguistischen Korpora (Sprachproben von Demenzkranken und Kontrollpersonen basierend auf kognitiven Testbatterien) gelernt wurden. In diesem Kontext möchten wir gerne herausfinden, wie ELEMENT sich mit dem aktuellen Diagnosealltag vereinbaren ließe oder dabei unterstützen könnte.

 

Kontakt

Ansprechpartner: Dr.-Ing. Jan Alexandersson
Projektleitung: Dr.-Ing. Jan Alexandersson

Homepage

https://www.eitdigital.eu/newsroom/news/article/alzheimer-eit-digital-innovation-activity-ki-elements-showcases-its-first-prototype-delta/

Beteiligte Forschungsbereiche

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