Strojno učenje može prepoznati znakove Alzheimerove bolesti kod pacijenata koji se prisjećaju priče o Pepeljugi

Strojno učenje može prepoznati znakove Alzheimerove bolesti kod pacijenata koji se prisjećaju priče o Pepeljugi

Potpuno novo istraživanje znanstvenika iz Neurosciences Research Centra u St George'su zapravo je utvrdilo žilavost, kao i ograničenja različitih poslova koji su korišteni za uočavanje vrlo ranih znakova Alzheimerove bolesti putem evaluacije govora i strojnog učenja Objavljeno u časopisu Granice u računalnim znanostima, istraživanje pokazuje da iako se strojno učenje može koristiti za procjenu govornih obrazaca za znakove stanja, posao pojedinosti imenovan za pojedinca koji se provjerava igra važnu dužnost u preciznosti ispitivanja.

Prethodno istraživanje koje je tim proveo zapravo je otkrilo da Alzheimerovo stanje izuzetno unaprijed utječe na jezik, kao i da se iz tog razloga mogu koristiti jezične analize za uočavanje stanja u ranijoj fazi. Što se prije dobije, brži se tretmani mogu uzeti u obzir kako bi se pomoglo pojedincu.

Ovo najnovije istraživanje uključuje u dokaz nastojeći procijeniti radnje kao i poslove koji se mogu iskoristiti za provjeru Alzheimerove bolesti Snimanjem zvuka s poslova koje obavljaju pojedinci, istraživačka skupina nakon toga koristila je program strojnog učenja, osnovana u St. George-u, za procjenu znakova stanja.

Poslovi korišteni u istraživanju predstavljaju različite pristupe koji se koriste u situacijama medicinske skrbi. Jedna od najčešćih tehnika koju koriste medicinski stručnjaci je traženje od pacijenata da definiraju scenu koja se naziva slika "Krađa kolačića". Druge se tehnike sastoje u tome da se od pojedinca zatraži da ispriča otkrivenu priču, poput široko poznatih bajki poput Pepeljuge - složen posao, koji zahtijeva da u zbirku ličnosti, kao i prilike, uključe pravo u vremensku traku koje se mogu prisjetiti.

Za ovo istraživanje znanstvenici su iskoristili prekomjerne analize, zajedno s postupnim podsjećanjem (navodeći samo kako napraviti šalicu čaja), jedinstvenim prepričavanjem pripovijesti (objašnjavajući priču sa fotografija ponuđenih u dječjoj publikaciji dječjih priča bez riječi) , kao i razgovorni govor (nuđenje uputa dodatnom pojedincu, objašnjavanje puta putem web mjesta na karti), uočavanje znakova Alzheimerove bolesti evaluacijom govora.

Nakon ispitivanja ishoda 50 ispitanika (25 s umjerenim Alzheimerovim stanjem ili umjerenim kognitivnim invaliditetom, kao i 25 zdravih i uravnoteženih kontrola), skupina je otkrila da je prevladavanje priče poput Pepeljuge dalo najpreciznije ishode. Sustav strojnog učenja koji je korišten imao je mogućnost identificirati ima li osoba Alzheimerovu ili umjerenu kognitivnu invalidnost s preciznošću od 78%, a zadatak "Krađa kolačića" bio je blizu 76% - rezultati koji su usporedivi s postojećim testovima na bolest. Ostali procijenjeni zadaci dali su točnost između 62% (novo pripovijedanje) i 74% (opoziv postupka).

"Naš program rezultata da promjenom posla koji smo koristili za procjenu Alzheimerove bolesti imamo mogućnost preciznijeg uočavanja stanja evaluacijom govora", kaže autor studije i dr. Na zadnjoj godini. studentica u St. George's, Natasha Clarke.

Primjećujući da su potrebne veće studije kako bi se njihovo razumijevanje njihovih procjena još više poboljšalo, Clarke dodaje: „Trajno želimo da se ova moderna tehnologija koristi s drugog mjesta, na primjer putem aplikacija pametnih uređaja, smanjujući stres i tjeskobu oko probira stanja. Ako možemo pojednostavniti pregled, nakon toga u idealnom slučaju možemo ranije prepoznati stanje, kao i brže početi raditi s pojedincima. "

Nakon rezultata ovog istraživanja, grupa se trenutno želi pridržavati istraživačkih pojedinaca godinu dana kasnije kako bi vremenom procijenili prilagodbe, kao i otkrili više o razvoju stanja.