Патент 048963, G16H 50/20 (2018.01), A61B 5/16 (2006.01), G10L 25/66 (2013.01), H04W 4/70 (2018.01)

Abstract

Изобретение относится к методу дистанционной диагностики и может быть использовано для выявления болезни Альцгеймера в сети интернет вещей у пациента с помощью машинного обучения на основе анализа языка и речи. Настоящее изобретение раскрывает способ диагностики болезни Альцгеймера в сети интернет вещей, направленный на проведение диагностики дистанционно и повышение скорости и точности распознавания признаков данной болезни, включающего последовательное выполнение следующих этапов: обучение нейронной сети на речевых данных больных Альцгеймером; получение речевых данных тестируемых участников и загрузка их в обученную нейронную сеть; обработка данных и выделение признаков; вынесение суждения о вероятности заболевания на основе классификатора случайных лесов, который основан на сочетании семантических признаков, фонетических особенностей и демографической информации. Фонетические признаки извлекаются из речевой информации, а семантические признаки извлекаются из транскрипций информации пациентов с установленной болезнью Альцгеймера, которые объединяются с полученными демографическими признаками и используются в классификаторе случайного леса для обучения. Далее обрабатывается речевая информация тестируемых участников и вводится в обученный классификатор для получения результата о вероятности наличия болезни Альцгеймера.