Gépi tanulási algoritmusok az Alzheimer-kór észlelésére telefonbeszélgetések során

Az Alzheimer-kór észlelésére használt gépi tanulási algoritmusok telefonbeszélgetések során

A McCann Healthcare Worldwide Japan Inc. közegészségügyi osztályán dolgozó kutatók három algoritmust készítettek, amelyek felhasználhatók az Alzheimer-kór felderítésére a betegeknél, amikor telefonbeszélgetésekbe kezdenek. A csoport írt egy dokumentumot, amelyben felvázolja az algoritmusokat és azok hatékonyságát, és feltöltötte a nyílt hozzáférésű webhelyre PLoS ONE.

A világszintű erőfeszítések ellenére még mindig nincs gyógyszer az Alzheimer-kór ellen, amely világszerte emberek millióit sújtja, köztük körülbelül 5.8 milliót az Egyesült Államokban. Az orvostudományi kutatók azonban előretörtek a progresszió lassítása felé; éppen ezért egyre fontosabb a betegség korai azonosítása. Így a tudósok arra hívták fel a figyelmet, hogy új módszereket találjanak annak megjóslására, hogy mely emberek kapják meg a betegséget. Ebben az új erőfeszítésben a kutatók a gépi tanulás felé fordultak, mint a diagnózisok segítésében.

Korábbi kutatások kimutatták, hogy az Alzheimer-kór korai tünetei közé tartozik a normálnál lassabb beszéd, és a beszélgetések során gyakrabban szünetel. Néhány munka már folyamatban van az ilyen beszédnehézségek felismerésére - egy japán csapat egyik projektje a Telefonos interjú a kognitív állapotért (TICS-J) tesztet használja, ahol a telefonbeszélgetéseket rögzítik és tanulmányozzák, hogy van-e lassú vagy megtört beszéd. Ebben az új tanulmányban a kutatók a telefonbeszélgetéseket hallgató és elemző embereket számítógépes algoritmust futtató számítógéppel helyettesítették.

Három különböző gépi tanulási algoritmust terveztek a beszédminták tanulmányozására. Mindannyian megtanították az Alzheimer-kór jeleinek azonosítását egy Japánban folyamatban lévő demencia-program hangfelvételeinek felhasználásával. Ezután más hangfelvételeket használtak az algoritmusok tesztelésére, és a kutatók megállapították, hogy ezek átlagosan ugyanolyan jóak vagy valamivel jobbak, mint a TICS-J, és nem adtak vissza hamis pozitív eredményeket. A kutatók azt javasolják, hogy algoritmusaik felhasználhatók lennének a korai Alzheimer-teszt olcsóbb és hozzáférhetőbb formájának biztosítására.