PREPARE

AI框架解决认知障碍检测偏差问题

研究人员开发了一种新的多模态框架，用于从语音中检测轻度认知障碍（MCI），旨在减少不同人口统计学亚组之间的性能差异。该系统采用语音、文本和图像数据的跨模型融合，并结合梯度反转遗忘技术，以防止人口统计学属性影响共享嵌入。该方法在TAUKADIAL和PREPARE基准测试上进行了测试，不仅在MCI分类方面超越了现有基线，而且显著缩小了不同患者群体（如按性别和语言划分）之间的性能差距。