Algoritmos de aprendizado de máquina usados ​​para detectar Alzheimer durante conversas telefônicas

Algoritmos de aprendizado de máquina usados ​​para detectar Alzheimer durante conversas telefônicas

Pesquisadores que trabalham no Departamento de Saúde Pública da McCann Healthcare Worldwide Japan Inc. criaram três algoritmos que podem ser usados ​​para detectar Alzheimer em pacientes enquanto conversam por telefone. O grupo escreveu um artigo descrevendo os algoritmos e sua eficácia e o enviou para o site de acesso aberto PLoS ONE.

Apesar dos esforços mundiais, ainda não há cura para a doença de Alzheimer, que afeta milhões de pessoas em todo o mundo, incluindo aproximadamente 5.8 milhões nos Estados Unidos. Os pesquisadores médicos fizeram progressos no sentido de desacelerar sua progressão, no entanto; por isso, é cada vez mais importante identificar a doença precocemente. Assim, os cientistas voltaram sua atenção para encontrar novas maneiras de prever quais pessoas irão contrair a doença. Nesse novo esforço, os pesquisadores se voltaram para o aprendizado de máquina como uma ferramenta de diagnóstico.

Pesquisas anteriores mostraram que alguns dos primeiros sinais do Alzheimer incluem falar mais devagar do que o normal e pausar com mais frequência durante as conversas. Algum trabalho já está sendo feito para reconhecer essas dificuldades de fala - um projeto de uma equipe no Japão usa o teste Entrevista por Telefone para Status Cognitivo (TICS-J), onde as conversas telefônicas são gravadas e estudadas para ver se há fala lenta ou interrompida. Neste novo estudo, os pesquisadores substituíram os humanos ouvindo e analisando conversas telefônicas por um computador que executa um algoritmo de aprendizado de máquina.

Três diferentes algoritmos de aprendizado de máquina foram projetados para estudar os padrões de fala. Todos foram ensinados a identificar sinais de Alzheimer usando gravações de voz de um programa de demência em andamento no Japão. Outras gravações de voz foram então usadas para testar os algoritmos, e os pesquisadores descobriram que eles eram, em média, tão bons ou ligeiramente melhores do que o TICS-J e não retornavam nenhum falso positivo. Os pesquisadores sugerem que seus algoritmos podem ser usados ​​para fornecer uma forma mais barata e acessível de teste precoce de Alzheimer.