L'app potrebbe segnalare l'Alzheimer da una telefonata

Qualcuno che usa uno smartphone blu

  • Attualmente non ci sono esami economici, disponibili e affidabili per identificare la malattia di Alzheimer all'esordio.
  • Le persone con il problema hanno la tendenza a parlare più gradualmente e anche con pause più lunghe.
  • In uno studio di ricerca in corso, gli scienziati hanno utilizzato la scoperta di dispositivi per stabilire versioni che utilizzano le funzioni acustiche delle discussioni di un individuo per riconoscere se potrebbero avere una malattia di Alzheimer molto precoce.
  • Se più esami risultano efficaci, le versioni potrebbero aiutare a riconoscere l'inizio del problema utilizzando un'applicazione per dispositivi intelligenti o online.

La malattia di Alzheimer include il moderno deterioramento delle componenti della mente che regolano le idee, la memoria e anche il linguaggio.

I Centri per il controllo e la prevenzione delle malattie (CDC) registrano che nel 2020 ben 5.8 milioni di persone negli Stati Uniti avevano a che fare con la condizione.

La ricerca suggerisce che la diagnosi medica molto precoce è molto importante perché offre la possibilità ai medici di iniziare trattamenti professionali al più presto per prendersi cura dei segni dell'individuo.

Tuttavia, non sono attualmente offerti dispositivi economici, ampiamente disponibili e affidabili per identificare la condizione di Alzheimer durante la sua fase preclinica.

Un segno di analisi possibile potrebbe essere che nella discussione quotidiana, le persone con la condizione hanno la tendenza a parlare più gradualmente, fermandosi mentre cercano le parole migliori. Di conseguenza, il loro discorso può non avere fluidità rispetto agli individui senza il problema.

Gli scienziati di McCann Healthcare Worldwide, Tokyo Medical e Dental University, Keio University e Kyoto University in Giappone hanno pensato che un design completamente automatizzato potrebbe utilizzare le funzioni acustiche del linguaggio, come arresti, tono e forza della voce, per anticipare che è molto probabilmente per stabilire la condizione di Alzheimer.

Hanno utilizzato la ricerca del dispositivo per sviluppare versioni che secondo loro potrebbero diventare altrettanto eccellenti, o forse molto migliori di un esame convenzionale che i medici utilizzano per identificare la condizione.

I ricercatori hanno effettivamente segnalato il loro vantaggio a PLOS ONE.

Formule per la scoperta della macchina Machine

Il gruppo ha utilizzato 3 formule di apprendimento automatico per esaminare le informazioni vocali di 24 persone con malattia di Alzheimer e anche di 99 persone senza, ognuna delle quali aveva 65 anni o più.

Le registrazioni audio provenivano da un programma di salute e benessere pubblico a Hachioji che includeva persone che chiacchieravano al telefono riguardo agli adattamenti dello stile di vita per ridurre il rischio di deterioramento mentale.

Come componente del programma, gli individui hanno inoltre intrapreso la variante giapponese di un esame convenzionale del lavoro cognitivo chiamato Intervista telefonica per lo stato cognitivo (TICS-J).

Per il nuovo studio di ricerca, i ricercatori hanno utilizzato le funzioni di canto di alcune delle registrazioni audio per educare le formule di apprendimento automatico per distinguere tra persone con malattia di Alzheimer e controlli.

Hanno utilizzato il resto delle registrazioni per valutare l'efficienza delle versioni risultanti.

Una delle versioni, che si basava su una formula chiamata miglioramento della pendenza grave (XGBoost), ha funzionato molto meglio di TICS-J, sebbene la distinzione tra i due non raggiungesse il limite per la rilevanza analitica.

Alimentare il progetto con numerosi documenti audio di ogni persona ha aumentato l'integrità delle sue previsioni.

Sia XGBoost che TICS-J avevano un livello di sensibilità del 100%, indicando che non c'erano aspetti negativi errati: tutti gli individui che gli esami hanno determinato come non affetti dalla malattia di Alzheimer non avevano il problema.

XGBoost ha anche ottenuto un punteggio migliore per l'unicità, indicando che non c'erano aspetti positivi errati, e anche tutte le persone che ha indicato come avere la malattia di Alzheimer erano sicuramente persone con questo problema. Al contrario, TICS-J ha appena accumulato l'83.3%.

In altre parole, il 16.7% delle persone che TICS-J ha valutato di avere la malattia di Alzheimer aveva davvero un'eccellente salute e benessere cognitivo.

Gli scienziati affermano che i programmatori potrebbero integrare il proprio design direttamente nei siti Internet o nelle applicazioni mobili, consentendo al pubblico di accedervi autonomamente.

Pensano che un tale dispositivo di anticipazione potrebbe aiutare le persone nelle prime fasi della condizione a cercare assistenza esperta.

Concludono:

"Il nostro successo nel prevedere bene [il morbo di Alzheimer] utilizzando solo le caratteristiche vocali della conversazione quotidiana indica la possibilità di sviluppare uno strumento di pre-screening per [il morbo di Alzheimer] tra la popolazione generale che sia più accessibile e a costi inferiori".

"[Noi] ora stiamo pianificando di condurre nuovamente questo test con un campione più ampio nel nuovo campo entro la fine di quest'anno al fine di convalidare ulteriormente i nostri risultati", ha affermato il capo scrittore Akihiro Shimoda di McCann Healthcare Worldwide a Tokyo.

"McCann Health vuole migliorare ulteriormente questo metodo di screening diagnostico per sviluppare un proprio servizio denominato 'Dearphone' volto a contribuire alla prevenzione e alla diagnosi precoce della demenza", ha informato "Detonic.shop".

Ha affermato che, insieme alle applicazioni e ai sistemi online, i programmatori potrebbero integrare il loro design direttamente in una compagnia telefonica tradizionale per persone anziane che non utilizzano un dispositivo intelligente o un sistema informatico.

"In realtà, stiamo cercando un partner che possa collaborare con noi per sviluppare e implementare il nostro modello nella società", ha aggiunto.

Limiti dello studio di ricerca

Uno dei principali limiti dello studio di ricerca era che utilizzava informazioni audio da individui che avevano effettivamente ottenuto una diagnosi medica della malattia di Alzheimer.

Per verificare che il design funzioni, gli scienziati dovrebbero certamente valutarlo su un esempio più grande dalla popolazione di base e quindi seguirli nel tempo per vedere che ha creato il problema.

Gli scrittori tengono a mente alcuni altri vincoli del loro lavoro. Ad esempio, lo studio di ricerca non ha distinto tra individui con malattia di Alzheimer e anche quelli con problemi cognitivi leggeri, che potrebbero avere varie caratteristiche del linguaggio. In miglioramento, la dimensione dell'esempio era piuttosto piccola.

Inoltre, tengono presente che un progetto futuro potrebbe integrare materiale vocale e anche sintassi per migliorarne l'efficienza.