Strojové učení dokáže identifikovat příznaky Alzheimerovy choroby u pacientů připomínajících příběh Popelky

Strojové učení dokáže identifikovat příznaky Alzheimerovy choroby u pacientů připomínajících příběh Popelky

Zcela nový výzkum vědců z Neurosciences Research Center ve St George's ve skutečnosti určil houževnatost i omezení různých pracovních míst, která se využívají k odhalení velmi raných známek Alzheimerovy choroby prostřednictvím hodnocení řeči a strojového učení Publikováno v časopise Hranice v informaticeVýzkum ukazuje, že zatímco strojové učení lze využít k vyhodnocení řečových vzorců známek stavu, úloha podrobností určená kontrolovanému jednotlivci hraje důležitou roli v přesnosti vyšetření.

Předchozí výzkumná studie týmu skutečně odhalila, že stav Alzheimerovy choroby má extrémní vliv na jazyk v daném stavu, a proto lze jazykové analýzy využít k odhalení stavu v dřívější fázi. Čím dříve se dostane, tím rychlejší ošetření lze vzít v úvahu na pomoc jednotlivci.

Tento nejnovější výzkum zahrnuje důkaz tím, že se snaží vyhodnotit akce i úlohy, které lze využít ke kontrole Alzheimerovy choroby. Zaznamenáním zvuku z úloh prováděných jednotlivci, výzkumná studijní skupina poté použila program strojového učení, se sídlem v St George's, k vyhodnocení známek stavu.

Pracovní místa využívaná ve výzkumu představují řadu přístupů využívaných v situacích lékařské péče. Jednou z nejběžnějších technik, kterou využívají lékaři, je požádat pacienty, aby definovali scénu zvanou „krádež cookie“. Další techniky spočívají v požádání jednotlivce, aby vyprávěl zjištěný příběh, například široce známé pohádky jako Popelka - komplikovaná práce, která vyžaduje, aby začleňovaly sbírku osobností i příležitostí přímo do časové osy, na kterou si mohou vzpomenout.

Vědci pro tento výzkum využili více analýz spolu s postupným odvoláním (s uvedením, jak udělat hrnek čaje), jedinečným vyprávěním příběhu (vysvětlující příběh z fotografií nabízených v publikaci příběhů bez slov pro děti) , stejně jako konverzační řeč (nabízení pokynů k dalšímu jednotlivci, vysvětlení cesty prostřednictvím stránek na mapě), rozpoznání příznaků Alzheimerovy choroby prostřednictvím vyhodnocení řeči.

Po prozkoumání výsledků 50 testovaných jedinců (25 se středně těžkým Alzheimerovým stavem nebo středním kognitivním postižením a 25 zdravých a vyvážených kontrol) skupina zjistila, že nejpřesnější výsledky přineslo vyprávění nadměrně naučeného příběhu, například Popelky. Využívaný systém strojového učení měl schopnost identifikovat, zda má jedinec Alzheimerovu nebo středně těžkou kognitivní poruchu s přesností 78%, přičemž úkol „Krádež cookie“ byl těsně za 76% - výsledky, které jsou srovnatelné s existujícími testy na nemoc. Ostatní hodnocené úkoly poskytly přesnost v rozmezí 62% (nové vyprávění vyprávění) a 74% (procesní odvolání).

"Náš program výsledků, který změnou pracovních míst, které se používají k hodnocení Alzheimerovy choroby, nám umožňuje lépe rozpoznávat stav pomocí vyhodnocení řeči," říká autor studie a poslední rok Ph.D. student ve společnosti St George's, Natasha Clarke.

Berouc na vědomí, že k dalšímu lepšímu porozumění jejich hodnocení je zapotřebí větších studií, dodává Clarke: „V dlouhodobém horizontu si přejeme, aby tato moderní technologie mohla být využívána z jiného místa, například prostřednictvím aplikací pro inteligentní zařízení, čímž se minimalizuje stres a úzkost kolem screeningu stavu. Pokud dokážeme screening zjednodušit, pak můžeme ideálně identifikovat stav dříve a začít jednat s jednotlivci rychleji. “

V návaznosti na výsledky tohoto výzkumu se skupina v současné době chce držet až jedinců výzkumu o rok později, aby vyhodnotili úpravy s časem a objevili více informací o vývoji stavu.