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National Institute on Aging PREPARE Challenge: Early Detection of Cognitive Impairment Using Speech - The SpeechCARE Solution

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저자

Maryam Zolnoori, Hossein Azadmaleki, Yasaman Haghbin, Ali Zolnour, Mohammad Javad Momeni Nezhad, Sina Rashidi, Mehdi Naserian, Elyas Esmaeili, Sepehr Karimi Arpanahi

개요

SpeechCARE는 알츠하이머병 및 관련 치매(ADRD) 조기 진단을 위해 사전 훈련된 다국어 음향 및 언어 변환기 모델을 활용하는 다중 모달 음성 처리 파이프라인입니다. 음성 관련 단서를 포착하기 위해 동적 융합 아키텍처를 사용하여 다양한 변환기 기반 입력(음향, 언어, 인구 통계)을 가중합니다. 자동 전사, LLM 기반 이상 감지 및 작업 식별과 같은 강력한 전처리를 포함하며, SHAP 기반 설명 가능성 모듈과 LLM 추론을 사용하여 각 모달리티의 기여도를 강조합니다. MCI 및 AD 환자 분류에서 AUC = 0.88 및 F1 = 0.72, MCI 감지에서 AUC = 0.90 및 F1 = 0.62를 달성했습니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
다중 모달 접근 방식을 통한 ADRD 조기 진단의 가능성 제시
◦
사전 훈련된 변환기 모델의 활용으로 성능 향상
◦
설명 가능성 모듈을 통해 모델의 의사 결정 과정 투명성 확보
◦
다양한 인구 집단에 대한 적용 가능성 및 편향 완화 노력
•
한계점:
◦
80세 이상 성인에서 편향 발생
◦
실제 의료 환경에서의 배포 및 통합 필요
◦
뉴욕시의 소외된 인구 집단에 대한 설명 가능성 개선 필요
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