目的:采用自然语言处理(NLP)技术，通过特定语音任务在中国中老年人群中自动、客观、快速检测轻度认知障碍(MCI)。方法:以1∶1的男女比例招募了50~80岁中老年人215例，用特定的语音任务和简易精神状态测试-2(MMSE-2)收集受试者的语音数据和认知功能情况，并根据其认知功能进一步分为认知功能正常组和MCI组。根据语音文件提取出说话速度、音节数、音节时间长度、停顿数、停顿时间长度、共振峰频率(F1、F2)的标准偏差、声压变化共7类，合计162个语音特征，依据男性和女性分组进行分析，比较不同性别受试者的语音特征与认知功能的关联，用多元回归分别分析男、女受试者基于语音特征的认知功能预测，并使用灵敏度、特异度和准确度评价模型的预测功能。结果:MCI组受试者在发音速度、停顿次数、停顿长度及共振峰变化的50个语音特征量上与正常组比较，差异有统计学意义(
P<0.05)。不同性别的分组分析中，单相关分析表明，发音节奏与认知功能显著相关；基于多元回归构建的预测模型中，识别MCI的敏感度、特异度和准确度男性分别为0.54、0.80和0.69，女性分别为0、0.86和0.63。
结论:MCI组患者的发音节奏发生了显著改变。基于自然语言处理技术的语音分析能快速、客观地筛查出MCI。
作者：彭敏；张亚明；樊永梅；张妙媛；石丸雅司；李灿阳；焦莉莉；王如蜜
来源：中华物理医学与康复杂志 2023 年 45卷 7期
