Algoritmi di apprendimento automatico utilizzati per rilevare l'Alzheimer durante le conversazioni telefoniche

Algoritmi di apprendimento automatico utilizzati per rilevare l'Alzheimer durante le conversazioni telefoniche

I ricercatori che lavorano presso il Dipartimento di sanità pubblica, McCann Healthcare Worldwide Japan Inc., hanno creato tre algoritmi che possono essere utilizzati per rilevare l'Alzheimer nei pazienti mentre sono impegnati in conversazioni telefoniche. Il gruppo ha scritto un documento che delinea gli algoritmi e la loro efficacia e lo ha caricato sul sito ad accesso libero PLoS ONE.

Nonostante gli sforzi in tutto il mondo, non esiste ancora una cura per il morbo di Alzheimer, che colpisce milioni di persone in tutto il mondo, di cui circa 5.8 milioni negli Stati Uniti. Tuttavia, i ricercatori medici hanno fatto breccia nel rallentarne la progressione; ecco perché sta diventando sempre più importante identificare precocemente la malattia. Così gli scienziati hanno rivolto la loro attenzione alla ricerca di nuovi modi per prevedere quali persone contrarranno la malattia. In questo nuovo sforzo, i ricercatori si sono rivolti all'apprendimento automatico come aiuto per le diagnosi.

Ricerche precedenti hanno dimostrato che alcuni dei primi segni dell'Alzheimer includono parlare più lentamente del normale e fare pause più spesso durante le conversazioni. È già stato fatto del lavoro per riconoscere tali difficoltà di linguaggio: un progetto di un team in Giappone utilizza il test Telephone Interview for Cognitive Status (TICS-J), in cui le conversazioni telefoniche vengono registrate e studiate per vedere se c'è un discorso lento o interrotto. In questo nuovo studio, i ricercatori hanno sostituito gli umani che ascoltano e analizzano le conversazioni telefoniche con un computer che esegue un algoritmo di apprendimento automatico.

Sono stati progettati tre diversi algoritmi di apprendimento automatico per studiare i modelli del parlato. A tutti è stato insegnato a identificare i segni dell'Alzheimer utilizzando le registrazioni vocali di un programma sulla demenza in corso in Giappone. Altre registrazioni vocali sono state quindi utilizzate per testare gli algoritmi e i ricercatori hanno scoperto che erano in media altrettanto buoni o leggermente migliori di TICS-J e non hanno restituito alcun falso positivo. I ricercatori suggeriscono che i loro algoritmi potrebbero essere utilizzati per fornire una forma più economica e più accessibile di test per l'Alzheimer precoce.