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用于检查逼真语言的工具包v.2.0:优化神经退行性疾病的语音生物标志物

Toolkit to Examine Lifelike Language v.2.0: Optimizing Speech Biomarkers of Neurodegeneration.

作者信息

García Adolfo M, Ferrante Franco J, Pérez Gonzalo, Ponferrada Joaquín, Sosa Welford Alejandro, Pelella Nicolás, Caccia Matías, Belloli Laouen Mayal Louan, Calcaterra Cecilia, González Santibáñez Catalina, Echegoyen Raúl, Cerrutti Mariano Javier, Johann Fernando, Hesse Eugenia, Carrillo Facundo

机构信息

Cognitive Neuroscience Center, Universidad de San Andrés, Buenos Aires, Argentina.

Global Brain Health Institute (GBHI), University of California, San Francisco, California, USA.

出版信息

Dement Geriatr Cogn Disord. 2025;54(2):96-108. doi: 10.1159/000541581. Epub 2024 Sep 30.

DOI:10.1159/000541581
PMID:39348797
Abstract

INTRODUCTION

The Toolkit to Examine Lifelike Language (TELL) is a web-based application providing speech biomarkers of neurodegeneration. After deployment of TELL v.1.0 in over 20 sites, we now introduce TELL v.2.0.

METHODS

First, we describe the app's usability features, including functions for collecting and processing data onsite, offline, and via videoconference. Second, we summarize its clinical survey, tapping on relevant habits (e.g., smoking, sleep) alongside linguistic predictors of performance (language history, use, proficiency, and difficulties). Third, we detail TELL's speech-based assessments, each combining strategic tasks and features capturing diagnostically relevant domains (motor function, semantic memory, episodic memory, and emotional processing). Fourth, we specify the app's new data analysis, visualization, and download options. Finally, we list core challenges and opportunities for development.

RESULTS

Overall, TELL v.2.0 offers scalable, objective, and multidimensional insights for the field.

CONCLUSION

Through its technical and scientific breakthroughs, this tool can enhance disease detection, phenotyping, and monitoring.

摘要

引言

用于检查逼真语言的工具包(TELL)是一个基于网络的应用程序,可提供神经退行性变的语音生物标志物。在20多个地点部署TELL v.1.0之后,我们现在推出TELL v.2.0。

方法

首先,我们描述该应用程序的可用性特征,包括在现场、离线和通过视频会议收集和处理数据的功能。其次,我们总结其临床调查,涉及相关习惯(如吸烟、睡眠)以及表现的语言预测因素(语言史、使用情况、熟练程度和困难)。第三,我们详细介绍TELL基于语音的评估,每项评估都结合了战略任务和捕捉诊断相关领域(运动功能、语义记忆、情景记忆和情感处理)的特征。第四,我们指定该应用程序的新数据分析、可视化和下载选项。最后,我们列出核心挑战和发展机遇。

结果

总体而言,TELL v.2.0为该领域提供了可扩展、客观和多维度的见解。

结论

通过其技术和科学突破,该工具可以加强疾病检测、表型分析和监测。

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