为了促进国际上基于语音及其他语言特征研发认知障碍的人工智能技术，世界上最大的言语加工及应用技术会议INTERSPEECH自2020年起开始组织了“基于自发语音的阿尔茨海默病诊断挑战赛”（Alzheimer's Dementia Recognition through Spontaneous Speech，即The ADReSS Challenge）。该比赛统一数据库是DementiaBank，主要分为三个任务：1）AD 分类任务，即参赛者需要生成一个模型来预测AD 或非 AD的临床标签。可以直接使用语音数据（声学特征），或尝试将语音自动转换为文本并提取语言特征；2）MMSE分数回归任务，即要求参赛者创建模型，根据语音数据推断患者的MMSE 分数；3）认知衰退（疾病进展程度）推理任务，即参赛者根据队列中某个既定被试的语音数据，创建用于预测认知状态变化过程的模型（Luz et al., 2021）。

需要指出的是，虽然基于语音及其他语言维度的认知障碍人工智能辅助诊断技术不断优化，敏感性和特异性不断提升，但目前相关研究主要集中在轻度认知障碍、阿尔茨海默病等疾病上，如何将其应用到除阿尔茨海默病之外更多的神经退行性疾病，例如通过包括语言在内的多种数据类型有效区分语义性痴呆、额颞叶变性（Pakhomov et al., 2010） 或帕金森病等相关疾病等，仍是一个值得探索的问题。

链接地址：

INTERSPEECH 2020 - Alzheimer's Dementia Recognition through Spontaneous Speech: The ADReSS Challenge (ed.ac.uk)