由中国科学院合肥物质科学研究院的李海教授领导的研究团队开发了一种新的深度学习框架，可以显著提高通过语音检测神经退行性疾病的有效性和准确性。这项研究的成果最近发表在《神经计算》杂志上。 李海教授的团队利用先进的机器学习技术，设计了一种深度学习模型，能够从患者的语音中提取关键特征，识别出早期神经退行性疾病的迹象。这种新方法不仅提高了诊断的准确性，还增加了结果的可解释性，使医生更能理解模型的判断依据。 神经退行性疾病如阿尔茨海默病和帕金森病在早期阶段往往难以察觉，而语音识别技术为早期诊断提供了新的可能。李海教授表示，他们的模型能够在患者尚未出现明显症状时，通过分析语音中的细微变化来发现疾病，从而使得治疗更加及时有效。 该研究团队对大量患者和健康志愿者的语音数据进行了训练和测试，结果显示，这一深度学习框架的准确率超过了现有的许多传统方法。此外，该模型还能明确指出哪些语音特征与特定疾病相关，这有助于进一步的研究和临床应用。 这项研究成果有望在未来改善神经退行性疾病的早期检测和管理，为患者带来更好的治疗机会。研究人员表示，下一步将致力于优化模型，使其更加适用于不同的语言和人群，并探索在实际医疗场景中的应用。