Forscher haben über die Validierung einer automatisierten digitalen sprachbasierten Messung berichtet, die verwendet werden kann, um Probanden mit Sprech- und Sprachveränderungen zu identifizieren, die mit einer beeinträchtigten Kognition assoziiert sind.
Die Forscher der Staatlichen Universität Arizona (Arizona State University) in Tampa und anderer Zentren in den USA entwickelten eine Metrik zur semantischen Relevanz (SemR), die algorithmisch aus der Sprache extrahiert wird. Diese misst die Überlappung zwischen dem Inhalt eines Bildes und den Wörtern, die ein Proband zur Beschreibung des Bildes verwendet.
Der SemR-Algorithmus wurde auf Grundlage von Transkripten des Bildes „Cookie Theft“ im Boston Diagnostic Aphasia Exam (BDAE) entwickelt, die von 25 Teilnehmern ausgefüllt wurden, die wöchentliche Sprechproben zur Verfügung stellten.