Un réseau d'attention de graphes à portes multi-vues a été proposé pour détecter la maladie d'Alzheimer en analysant la parole spontanée via un cadre « contenu-structure-flux ». Le système transcrit l'audio par reconnaissance automatique de la parole (ASR) pour construire des graphes sémantiques, de dépendance et de co-occurrence, en utilisant l'information mutuelle ponctuelle (PMI) d'un corpus normatif pour quantifier la logique narrative.
- Le modèle intègre ces différentes vues de graphe à l'aide d'un mécanisme de fusion par portes adaptatives pour répondre à l'hétérogénéité clinique.
- Évalué sur le jeu de données ADReSSo, l'approche atteint une précision de 90,00 %.
- Les études d'ablation confirment que le graphe basé sur la PMI et le mécanisme de porte sont tous deux essentiels pour une classification robuste.
Les auteurs considèrent cela comme significatif car il traite des perturbations structurelles non linéaires dans le langage pathologique que de nombreux systèmes existants négligent. Le code source est publiquement disponible.