通过语言特征实现神经系统退行性疾病的早期甄别

随着人口老龄化的进程加快，我国未来几十年将面临与年龄增长密切相关的神经系统退行性疾病的挑战，如常见的阿尔兹海默症。治疗该类疾病的关键是“早发现，早干预”，语言功能的变化是判断早期脑疾病的敏感指标，却一直未能得到应有的重视。本项目旨在通过对确诊患者的语言进行量化分析，归纳总结项特征及指标，形成科学的评定标准并应用到对潜在患者的监测中，从而达到对疾病进行早期甄别的目的。项目前期将人工采集患者的语言学信息进行分析整理，后期结合人工智能技术开发数字化的疾病预测平台。