В новых моделях использовались образцы записи, чтобы предсказать начало болезни с точностью 70%.
Вскоре искусственный интеллект сможет помочь в диагностике болезни Альцгеймера путем анализа письма. Команда IBM и Pfizer утверждает, что обучила модели искусственного интеллекта обнаруживать ранние признаки заведомо скрытой болезни , изучая лингвистические закономерности в использовании слов.
Другие исследователи уже обучили различные модели поиску признаков когнитивных нарушений, включая болезнь Альцгеймера, с использованием различных типов данных, таких как сканирование мозга и результаты клинических испытаний. Но последняя работа выделяется тем, что в ней использовалась историческая информация из Фрамингемского исследования сердца, проведенного несколькими поколениями., который отслеживает состояние здоровья более 14000 человек из трех поколений с 1948 года. Если способность новых моделей улавливать тенденции в таких данных подтверждается перспективными исследованиями более крупных и разнообразных групп населения, исследователи говорят, что они могут предсказать развитие болезни Альцгеймера за несколько лет до того, как симптомы станут достаточно серьезными, чтобы их можно было уловить с помощью обычных методов диагностики. И такой инструмент скрининга не потребует инвазивных тестов или сканирования. Результаты исследования, финансируемого Pfizer и IBM, были опубликованы в четверг в EClinicalMedicine .
Новые модели искусственного интеллекта «расширяют возможности опытных практиков в том, как вы могли бы увидеть некоторые тонкие изменения раньше, до того, как будет поставлен клинический диагноз», — говорит Аджай Ройюру, вице-президент IBM по исследованиям в области здравоохранения и наук о жизни. «Это может действительно предупредить вас о некоторых изменениях, которые [указывают] вам, что вам следует пройти более полный экзамен».
Чтобы обучить эти модели, исследователи использовали цифровую транскрипцию рукописных ответов участников Фрамингемского исследования сердца, которых попросили описать фотографию женщины, которая явно занимается мытьем посуды, в то время как двое детей совершают набеги на банку с печеньем за ее спиной. Эти описания не сохранили почерк оригинальных ответов, говорит Рода Ау, директор нейропсихологии в исследовании Фрамингема и профессор Бостонского университета. (Ее команда отвечала за расшифровку данных для новой статьи, но кроме этого не участвовала.) Тем не менее, IBM заявляет, что даже без физического почерка, ее основная модель искусственного интеллекта была способна обнаруживать лингвистические особенности, которые иногда связаны с ранними признаками когнитивных нарушений. Они содержат некоторые орфографические ошибки, повторяющиеся слова и использование упрощенных фраз вместо грамматически сложных предложений. Эти данные согласуются с пониманием врачей того, как болезнь Альцгеймера может влиять на язык, говорит Ройюру.
Основная модель достигла 70-процентной точности в прогнозировании того, у кого из участников Фрамингема в конечном итоге развилось слабоумие, связанное с болезнью Альцгеймера, до 85 лет. Однако этот результат был основан на исторических данных, а не на фактическом прогнозе будущих событий — и есть и другие предостережения. новая бумага.
ИИ сосредоточился на старейшей группе участников Фрамингемского исследования, которые в основном представляют неиспаноязычное белое население. Ау отмечает, что это ограничивает степень обобщения результатов для более разнообразных сообществ в США и остальном мире. Также остается неясным, как ИИ будет работать в больших популяциях: набор данных исследования EClinicalMedicine включал всего 40 человек, у которых в конечном итоге развилось слабоумие, и 40 «контрольных», у которых этого не произошло, отмечает Екатерина Новикова, директор по машинному обучению в Winterlight Labs в Торонто. Новикова, которая не участвовала в новом исследовании, также задается вопросом, изменится ли производительность ИИ IBM при прогнозировании начала болезни Альцгеймера в разные моменты времени до постановки диагноза.
Тем не менее, она и Аи хвалят эту статью как весомый вклад в область, которая может привлечь больше внимания и ресурсов для обнаружения болезни Альцгеймера с помощью искусственного интеллекта. «Что мне лично нравится в [исследовании], так это то, что это одна из очень немногих работ, в которых анализируются крупномасштабные реальные данные, которые были собраны в течение очень длительного периода времени», — говорит Новикова.
Ау предполагает, что новые модели могли бы быть более точными, если бы могли включать почерк. Эта способность могла дать дополнительные подсказки, такие как свидетельство крошечных толчков, переключение между печатным шрифтом и курсивом и очень крошечные буквы. «Есть много … особенностей, которые [исследователи] не учли, но которые в сочетании с лингвистическими особенностями, вероятно, позволили бы создать еще более предсказательную модель», — говорит Ау. Модели IBM также не включали данные с разговорной речи. Использование анализа речи искусственного интеллекта для диагностики болезни Альцгеймера — растущая область исследований, и другие системы сосредоточены на обнаружении изменений в звуковых образцах. Они содержат подсказки, такие как паузы в речи, которых нет в письменной форме.
В письменной или устной форме образцы языка предлагают относительно неинвазивный источник информации для мониторинга когнитивного здоровья людей по сравнению с сканированием мозга и другими лабораторными тестами. Сбор таких языковых данных может осуществляться дешево и удаленно, хотя для этого все равно потребуется строгое информированное согласие и гарантии конфиденциальности для лиц, создающих образцы, говорит Ройюру. Это особенно верно, потому что некоторые люди могут даже не знать, насколько высока вероятность того, что у них разовьется болезнь Альцгеймера — состояние, которое в настоящее время необратимо.
Модели обучения на устных, а не на письменных образцах могут оказаться более практичными для достижения максимально широкого охвата в долгосрочной перспективе, учитывая, что письмо требует грамотности, а речь — нет. Новикова и ее коллеги из Winterlight Labs уделяют большое внимание обучению ИИ анализу акустических и лингвистических характеристик устных слов. И для своего исследования Ау записывала и речь, и почерк, используя цифровые ручки для записи последнего. IBM, похоже, думает о том же в своей будущей работе.
«Мы находимся в процессе использования этой технологии, чтобы лучше понять такие заболевания, как шизофрения, [боковой амиотрофический склероз] и болезнь Паркинсона, и делаем это в проспективных исследованиях, [которые] анализируют образцы разговорной речи, полученные с согласия аналогичных когнитивных вербальных тестов, — говорит Гильермо Чекки, соавтор нового исследования и главный исследователь компьютерной психиатрии и нейровизуализации в IBM.
Джереми Хсу