Masinõpe võimaldab tuvastada Tuhkatriinu lugu meenutavatel patsientidel Alzheimeri tõve märke

Masinõpe võimaldab tuvastada Tuhkatriinu lugu meenutavatel patsientidel Alzheimeri tõve märke

Püha George'i neuroteaduste uurimiskeskuse teadlaste uhiuus uuring on tegelikult kindlaks määranud erinevate töökohtade tugevuse ja piirangud, mida on kasutatud Alzheimeri tõve väga varajaste märkide tuvastamiseks kõne hindamise ja masinõppe kaudu Piirid arvutiteaduses, näitavad uuringud, et kuigi masinõpet saab kasutada seisundimärkide kõnemustri hindamiseks, on kontrollitavale isikule määratud üksikasjadega seotud töö eksami täpsuses oluline kohustus.

Meeskonna varasemad uuringud on tegelikult näidanud, et Alzheimeri tõbi mõjutab keelt seisundis äärmiselt eelnevalt, ning seetõttu saab keeleanalüüse kasutada seisundi tuvastamiseks varasemas faasis. Mida varem see on saanud, seda kiiremini saab arvestada inimese abistamiseks.

See uusim uurimus sisaldab tõendit, otsides nii tegevusi kui ka töökohti, mida saab kasutada Alzheimeri tõve kontrollimiseks. Üksikisikute tehtud tööde heli salvestamisega kasutas uurimisrühm pärast seda masinõppeprogrammi, St George's asutatud seisundi tunnuste hindamiseks.

Uurimistöös kasutatud töökohad pakuvad mitmesuguseid lähenemisviise, mida kasutatakse meditsiiniabis. Üks tavalisemaid tehnikaid, mida meditsiinitöötajad kasutavad, on paluda patsientidel määratleda stseen, mida nimetatakse "küpsiste varguse" pildiks. Teised tehnikad seisnevad selles, et palutakse inimesel rääkida välja selgitatud lugu, näiteks laialt tuntud muinasjutud nagu Tuhkatriinu - keeruline töö, mis nõuab, et nad ühendaksid nii isikupära kui ka sündmused otse ajaskaalale, mida nad saavad meenutada.

Selle uurimistöö jaoks kasutasid teadlased üleanalüüse koos järkjärgulise tagasikutsumisega (märkides, kuidas valmistada kruus teed), ainulaadse jutustuse ümberjutustamise (loo selgitamine sõnadeta lastelugude väljaandes pakutavatest fotodest) , samuti vestluskõne (juhiste pakkumine täiendavale isikule, tee selgitamine kaardil saitide kaudu), et Alzheimeri tõvest märke märgata kõne hindamise kaudu.

Pärast 50 testitava isiku (25 mõõduka Alzheimeri tõve või mõõduka kognitiivse puudega ning 25 terve ja tasakaalustatud kontrolliga) tulemuste uurimist avastas rühm, et kõige täpsema tulemuse andis üleõppinud loo, näiteks Tuhkatriinu rääkimine. Kasutatav masinõppesüsteem oskas tuvastada, kas isikul oli Alzheimeri tõbi või mõõdukas kognitiivne puue 78% täpsusega, kusjuures ülesanne „Küpsisevargus“ oli 76% taga - tulemused on võrreldavad olemasolevate haigustestidega. Teised hinnatud ülesanded andsid täpsust vahemikus 62% (uudne jutustuse ümberjutustamine) kuni 74% (protseduuriline tagasikutsumine).

"Meie tulemuste programmis on Alzheimeri tõve hindamiseks kasutatud töökohtade muutmise abil võimalik kõne hindamise abil haigusseisundit täpsemini määratleda," ütleb uuringu autor ja viimase aasta Ph.D. Püha Georgiuse õpilane, Natasha Clarke.

Märkides, et hinnangute veelgi paremaks mõistmiseks on vaja suuremaid uuringuid, lisab Clarke: „Püsivalt soovime, et seda kaasaegset tehnoloogiat saaks kasutada mujalt, näiteks nutiseadmete rakenduste kaudu, minimeerides stressi ja ärevust seisundi skriinimise ümber. Kui suudame sõeluuringu lihtsamaks muuta, saame ideaalis pärast seda haigusseisundi varem kindlaks teha ja inimestega kiiremini tegeleda. "

Selle uuringu tulemuste põhjal soovib rühm praegu aasta hiljem kinni pidada kuni üksikisikutest, et hinnata aja jooksul tehtud kohandusi ja avastada rohkem seisundi arenguga seonduvalt.