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不外以往停止語音特性編碼非常耗時且需求臨床專業(yè)常識，但新的研討中所利用的辦法不需求這些特征。Kris Saha傳授、Jan Greenberg傳授、Audra Sterling傳授、Marsha Mailick傳授和研討生Arezoo Movaghar結(jié)合設(shè)想了初始的機械進修算法，該算法能夠智能的將患者辨別為兩組：患者有照顧懦弱X染色體的母親和未照顧的母親。研討職員基于灌音和機械進修算法還創(chuàng)立了言語和認(rèn)知功用的列表，比方記載中句子的均勻長度或添補停息的數(shù)目，比方“嗯”“啊”或“哦”（“um,” “ah,” or “oh.” ）的發(fā)音辦法，這些特性能夠十分有用的辨別兩組的差別。研討職員先闡發(fā)了100個5min母親議論得了脆性X染色體綜合征后代的灌音，隨后闡發(fā)了別的100個自閉癥譜系停滯兒童的母親的灌音。今朝按照這些明顯的特性，機械進修算法精確度能夠高達(dá)81%。按照研討職員的測算，與零丁利用基因檢測比擬，利用機械進修的篩查辦法在人群中診斷出1000名晚期脆性X染色體漸變患者能夠節(jié)流超越1100萬美圓。在Marsha Mailick傳授看來，該項研討是邁向更快、更具本錢效益的挑選歷程的第一步，他們方案擴展對其別人群的挑選，比方具有懦弱X染色體的男性。Kris Saha傳授則暗示，這項研討中開辟的機械進修算法不范圍于脆性X染色體診斷，將來也能夠用于診斷其他與遺傳相干的疾病。研討生Arezoo Movaghar則期望簡化搜集數(shù)據(jù)的方法，他正在開辟小我私家醫(yī)療成績的APP，能夠追蹤5min的語音樣本、數(shù)據(jù)以至能夠來自手機或家庭小型聲響的音頻記載，然后讓機械進修算法事情，以完成數(shù)據(jù)搜集的目的。（原標(biāo)題問題：兇猛了我的AI！5min灌音便可診斷遺傳疾病，比僅利用基因檢測要自制）

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本文主要內(nèi)容是,假設(shè)給你一段5min的灌音，你最多能從這段灌音里夠得到幾信息？ 按照威斯康星大學(xué)麥迪遜威絲曼中間（University of Wisconsin–Madison’s Waisman Center）和威斯康星發(fā)明研討院（ Wisconsin Institute for Discovery）的最新研討，依托5min的灌音就足以判定某小我私家能否簡單罹患與基因相干的遺傳性疾病。，北京昊合醫(yī)療科技有限公司是一家專業(yè)從事臨床知識庫十余年高科技公司，公司的臨床知識庫，目前用戶遍及全國各地，它價格低廉，部署簡單，極易上手，只需要花很小的投入，即可擁有一套先進的臨床知識庫，它能清晰的告訴醫(yī)院管理者“過去發(fā)生什么，正在發(fā)生什么， 以及未來怎么發(fā)展”的關(guān)鍵管理要素，是醫(yī)院管理者管理決策的好幫手。如有需要請聯(lián)系我們：