序言
失智症的诊断始终是一个非常需要专业知识的事情。而很多早期失智症的长者往往都是没有被准确判断出失智症的迹象而错过了最佳的干预时间。
那么，在大数据的时代，我们能否依靠一种更加准确冷静的数据处理方式帮助患者判断出失智症呢？
因此，机器人Ludwig就诞生了。
*该文章论述内容属研发中的前沿技术，具体到应用还仍需更多实践验证。
随着这几年计算机技术的高速发展，人类在AI（人工智能）技术上也取得了众多突破。当然，也有很多前沿的科学工作者警告科学家要更谨慎的研究AI技术，包括特斯拉CEO伊隆·马斯克（Elon Musk）和英国科技企业家Mustefa Suleyman在内的160多家公司的创始人签署了一份向欧盟提交的公开信，警告称如果不采取紧急行动制止致命性自主武器的开发，那将可能会引发一场战争界的“第三次革命”，就像人类过去发明火药和原子弹所带来的影响一样。
尽管对这些新技术的这种担心不无道理，不过，如果管理得当，这些技术也有望为社会谋取更多的福利——而在医疗保健领域，这种福利带来的影响更深远，而且医疗领域的AI改革已然起步。
据市场研究公司弗若斯特沙利文（Frost and Sullivan）最近的行业预测报告显示，2021年全球健康领域的AI市场价值将达到50亿英磅，相当于较目前该市场的价值增长40%。
今年，英国数字医疗保健公司Babylon成功融得5000万英磅的资金，准备研发一种不需要人类帮助就可以诊断疾病的“AI医生”。
而在认知症诊断领域，也有众多的AI技术产品正在被研发出来。今天我们要说的这个故事主角Ludwig就是因此而诞生的。
通过声音算法就能预测认知问题的人工智能
为了更加准确的帮助早期认知症病人准确判断出他们的病情，37岁的Frank Rudzicz和他的团队研发出了一种复杂的人工智能 （AI）算法，通过这种算法，可以在短短的45秒中，用户的声音挑拣分离开来，并预测该疾病的严重程度，其预测精确度已达到了82%左右，而且还在不断变得更加准确。
想要通过语言分析出用户的脑健康情况，首先，要知道用户实际的说话方式。阿尔茨海默病症患者倾向于说话时词与词之间有较长的停顿，更喜欢说代词而非名词（例如，他们往往会用“她”而非这个人的名字来提及这个人），同时偏向于使用更加简单的描述词，例如谈到汽车时他们只会说“汽车”，而不会提及它的车型、构造等更具体的描述。
因此，Rudzicz称之为患者说话时的“言辞闪烁”，主要表现在其频率和振幅的变化上。他指出：“这些都是人耳很难直接发现，但计算机却能客观地对其进行评价，完全将其量化以准确判断。”
除了对400种不同的语言变化案例进行研究，开发出了其45秒的测试程序，Frank还开发了一个身高2英尺、名为路德维希（Ludwig）的机器人，其外形酷似一位口技艺人模型。
路德维希基于能够识别数据、做出预测的机器学习算法运行，其原理类似于亚马逊为用户提供新书建议，以及Netflix推荐必看影片的方式。对路德维希来说，这些算法让他能够与病人展开交谈，评估病人的语言模式，以确定他们的健康与否。
除了可以进行记忆和语言障碍测试，这样的技术甚至可以预测病人的情绪，从而判断病人是否存在焦虑症或抑郁症倾向。
与此同时，Rudzicz也是多伦多大学计算机系的一位助理教授，他承认将AI机器应用于病人的诊断存在着复杂的监管问题。
目前，他正在北美最大的养老院和爱丁堡、尼斯的老年患者中以试验试点的形式投入使用其模型，收集数据、训练这些机器，让它们能够理解不同的语言和口音。
目前，该公司仅将其模型应用在了分析现有病人认知能力下降的情况，而非真正诊断一位新病人。
Rudzicz说道：“在技术定位方面我们一直都很小心翼翼，这些试验只用来评估而非直接诊断。在AI医疗保健领域，我所看到的一个主要风险问题是：人们会赋予它太多信心，从而低估其它来源的证据。”
不过，这样的约束政策还将持续多久，我们仍不确定。不过，目前我们已经开始依赖人工智能算法了，例如内置于我们的智能手机中的算法，可以获取我们的许多重要数据：血压、心率、睡眠质量和睡眠时长。
所有的专家都认为，未来几年我们交给机器的个人生物数据将成指数型增长，最终到达一个临界点，这时我们每个人携带的数据实质上就好比我们自己的便携式“全科医生”（GP）。
而对于认知症的诊断方面，相信随着科技的进步，人工智能也会变的越来越方便的能够帮助提供各种判断依据，随时监控和提醒人类的脑部认知健康，以达到尽早干预治疗的目的。
小爱：技术是为人类服务的，任何技术是否有危险其实也取决于掌控他的人，在科技发展迅速的时代，要求研发和始终中更谨慎而负责。
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失智症的诊断始终是一个非常需要专业知识的事情。而很多早期失智症的长者往往都是没有被准确判断出失智症的迹象而错过了最佳的干预时间。
那么，在大数据的时代，我们能否依靠一种更加准确冷静的数据处理方式帮助患者判断出失智症呢？
因此，机器人Ludwig就诞生了。
*该文章论述内容属研发中的前沿技术，具体到应用还仍需更多实践验证。
随着这几年计算机技术的高速发展，人类在AI（人工智能）技术上也取得了众多突破。当然，也有很多前沿的科学工作者警告科学家要更谨慎的研究AI技术，包括特斯拉CEO伊隆·马斯克（Elon Musk）和英国科技企业家Mustefa Suleyman在内的160多家公司的创始人签署了一份向欧盟提交的公开信，警告称如果不采取紧急行动制止致命性自主武器的开发，那将可能会引发一场战争界的“第三次革命”，就像人类过去发明火药和原子弹所带来的影响一样。
尽管对这些新技术的这种担心不无道理，不过，如果管理得当，这些技术也有望为社会谋取更多的福利——而在医疗保健领域，这种福利带来的影响更深远，而且医疗领域的AI改革已然起步。
据市场研究公司弗若斯特沙利文（Frost and Sullivan）最近的行业预测报告显示，2021年全球健康领域的AI市场价值将达到50亿英磅，相当于较目前该市场的价值增长40%。
今年，英国数字医疗保健公司Babylon成功融得5000万英磅的资金，准备研发一种不需要人类帮助就可以诊断疾病的“AI医生”。
而在认知症诊断领域，也有众多的AI技术产品正在被研发出来。今天我们要说的这个故事主角Ludwig就是因此而诞生的。
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为了更加准确的帮助早期认知症病人准确判断出他们的病情，37岁的Frank Rudzicz和他的团队研发出了一种复杂的人工智能 （AI）算法，通过这种算法，可以在短短的45秒中，用户的声音挑拣分离开来，并预测该疾病的严重程度，其预测精确度已达到了82%左右，而且还在不断变得更加准确。
想要通过语言分析出用户的脑健康情况，首先，要知道用户实际的说话方式。阿尔茨海默病症患者倾向于说话时词与词之间有较长的停顿，更喜欢说代词而非名词（例如，他们往往会用“她”而非这个人的名字来提及这个人），同时偏向于使用更加简单的描述词，例如谈到汽车时他们只会说“汽车”，而不会提及它的车型、构造等更具体的描述。
因此，Rudzicz称之为患者说话时的“言辞闪烁”，主要表现在其频率和振幅的变化上。他指出：“这些都是人耳很难直接发现，但计算机却能客观地对其进行评价，完全将其量化以准确判断。”
除了对400种不同的语言变化案例进行研究，开发出了其45秒的测试程序，Frank还开发了一个身高2英尺、名为路德维希（Ludwig）的机器人，其外形酷似一位口技艺人模型。
路德维希基于能够识别数据、做出预测的机器学习算法运行，其原理类似于亚马逊为用户提供新书建议，以及Netflix推荐必看影片的方式。对路德维希来说，这些算法让他能够与病人展开交谈，评估病人的语言模式，以确定他们的健康与否。
除了可以进行记忆和语言障碍测试，这样的技术甚至可以预测病人的情绪，从而判断病人是否存在焦虑症或抑郁症倾向。
与此同时，Rudzicz也是多伦多大学计算机系的一位助理教授，他承认将AI机器应用于病人的诊断存在着复杂的监管问题。
目前，他正在北美最大的养老院和爱丁堡、尼斯的老年患者中以试验试点的形式投入使用其模型，收集数据、训练这些机器，让它们能够理解不同的语言和口音。
目前，该公司仅将其模型应用在了分析现有病人认知能力下降的情况，而非真正诊断一位新病人。
Rudzicz说道：“在技术定位方面我们一直都很小心翼翼，这些试验只用来评估而非直接诊断。在AI医疗保健领域，我所看到的一个主要风险问题是：人们会赋予它太多信心，从而低估其它来源的证据。”
不过，这样的约束政策还将持续多久，我们仍不确定。不过，目前我们已经开始依赖人工智能算法了，例如内置于我们的智能手机中的算法，可以获取我们的许多重要数据：血压、心率、睡眠质量和睡眠时长。
所有的专家都认为，未来几年我们交给机器的个人生物数据将成指数型增长，最终到达一个临界点，这时我们每个人携带的数据实质上就好比我们自己的便携式“全科医生”（GP）。
而对于认知症的诊断方面，相信随着科技的进步，人工智能也会变的越来越方便的能够帮助提供各种判断依据，随时监控和提醒人类的脑部认知健康，以达到尽早干预治疗的目的。
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