【プレスリリース】会話でパーキンソン病を診断：自然言語処理と機械学習による発話解析の成果 | 日本の研究.com

の研究をしていただき、ありがとうございます。

PD患者の会話は、

↓発話の量は異常ないが、1つの文章が短い

↓動詞・格助詞を多く、名詞を少なく話す

という特徴をもって、 PD患者であることを80%鑑別可能との事です。

素晴らしい事です！

さて、非専門家なので、見当違いな質問で申し訳ありません

この図を見ると



平均値にはズレはあるので、有意な差ありとされていますが、分散は結構かぶっていると思いました

これから考えると、それぞれの項目での判断ではなく多変量を解析すると言うことでしょうか？

と思ったら、機械学習でした。

サポートベクターマシーンは、異常検出に優れているとのことです。

しかし、なにをもって正常とするのかがわかりません。

健常の実態、絶対値が分からないからです。

また、この「健常対象者」の特徴が非常に気になります。

いわゆるプロ健常者じゃないですか？

この「健常対象者」 は医学生や職員などであり、MOCAに慣れていらっしゃるのではないかと言う疑惑あります。

確かに、「主語がないから何のこと言っているのか分からない」と言う人はいますが、それは健常者と多大な自負しているある方でも顕著であり、 PDだからという感じにも思えませんでした。

なんか、 わたしが学会とかでよく噛みついてしまう、PDへのstigmaを加速させるような研究がまた出てきてるよーと思う気持ちもありますことも、お許しください

あと、IBMは、声の波長や抑揚で PDを検出しています。音なら納得する事はあります。

しかし、こちらの研究では会話文をテキスト変換したものを解析しています。そのテキストだけで、明確に検出できるって、相当なことだよなーと思いました。

やっぱり、コントロール集団の詳細を開示していただきたいです。

けっこうバイアス入っている気もしましたけど、でもね、こう言う研究もしていただければ、患者の気も引き締まります。

「話す時は、主語、述語をちゃんとつけて、フィラーもいっぱいつけよう」と思いました。