ИИ научился предсказывать развитие болезни Альцгеймера по особенностям речи
Ученые из университета в Бостоне создали новую модель искусственного интеллекта, которая может предсказать, заболеет ли человек Альцгеймером через шесть лет, анализируя произнесенную речь. Модель демонстрирует точность на уровне 78,5% и предлагает простой и доступный метод ранней диагностики этого заболевания. Результаты исследования опубликованы в журнале Alzheimer’s & Dementia.
Болезнь Альцгеймера — это наиболее распространенный вид деменции, который характеризуется постоянным ухудшением когнитивных способностей. Люди, у которых наблюдаются умеренные нарушения когнитивных функций, имеют более высокий риск развития данного заболевания.
Прогнозирование перехода от легких нарушений когнитивных функций к болезни Альцгеймера играет важную роль в своевременном начале лечения и включении в исследования новых препаратов. Традиционные методы диагностики Альцгеймера могут быть дорогостоящими и недоступными, в то время как анализ речи во время проведения нейропсихологических тестов представляет собой более удобный и перспективный подход.
Ученые использовали данные Framingham Heart Study, которая собирает информацию с 2005 года. В исследовании участвовали 166 человек с жалобами на когнитивные функции, из них 59 мужчин и 107 женщин, средний возраст которых составил 81 год. Участники проходили нейропсихологические тесты для оценки различных аспектов когнитивных функций, таких как память, язык, зрительно-пространственные навыки, абстрактное мышление и внимание. Каждое тестирование длительностью около часа было записано в формате .wav. Далее исследователи преобразовали аудиозаписи в текст с помощью программного обеспечения для автоматического распознавания речи.
Затем текст был проанализирован и классифицирован с использованием различных субтестов, таких как Бостонский тест на присвоение имен или шкала памяти Векслера. Обработка текстов осуществлялась с применением Universal Sentence Encoder, модели глубокого обучения, которая переводит текст в числовые векторы, отражающие смысловое содержание.
Для прогнозирования вероятности развития у людей с умеренными когнитивными нарушениями болезни Альцгеймера в течение шести лет исследователи использовали модели логистической регрессии. Эффективность прогнозов была оценена с использованием стратифицированной групповой k-кратной перекрестной проверки, которая гарантировала разделение данных на группы для обучения и проверки результатов.
Точность в прогнозировании разработанной модели развития болезни Альцгеймера у людей с легкими когнитивными нарушениями в течение шести лет — 78,5%, а ее чувствительность составляет 81,1%, что означает способность верно идентифицировать пациентов, у которых заболевание продолжает прогрессировать. Специфичность модели составляет 75% — это показатель точности определения тех, у кого болезнь не прогрессирует.
Данное исследование также выявило, что пожилые женщины, люди с низким уровнем образования и носители определенных генетических маркеров, таких как аллель аполипротеина Е, имели более высокий риск развития болезни Альцгеймера. Эти выводы соответствуют другим исследованиям о факторах риска развития этого заболевания, подтверждая достоверность прогнозов, представленных моделью искусственного интеллекта.
Хотя модель искусственного интеллекта показала многообещающие результаты, стоит отметить некоторые ограничения. Например, в исследовании принимали участие преимущественно белые, что может затруднить обобщение результатов для более разнообразных групп населения. Также стоит отметить, что зависимость модели от данных о речи может повлиять на ее точность из-за различий в диалекте, языковых навыках и культурных особенностях.
Поэтому в будущем необходимо проводить исследования для подтверждения этих результатов на более разнообразных и масштабных группах, а также исследовать возможность включения других видов данных, таких как рисунки пациентов и информация об их повседневной жизни, для улучшения точности прогнозирования.
По словам профессора Рода Ау, искусственный интеллект имеет потенциал для создания равных возможностей в области науки и здравоохранения, преодоления предвзятости и ограничений ресурсов. Эта технология может сделать доступ к ранней диагностике и лечению демократичным, для более широких слоев населения.
Ученые планируют расширить свои исследования, включив в них анализ более естественных диалогов, а не только стандартные нейропсихологические тесты. Возможно, это будет осуществляться с использованием мобильного приложения, что поможет сделать модель искусственного интеллекта более доступной. Кроме того, ученые планируют включить в анализ другие типы данных, чтобы улучшить точность модели и расширить ее функциональные возможности.
Научные исследования приближают идею воздействия запаха к ее возможной реализации. Исследователи обнаружили, что у мышей с диагностированной болезнью Альцгеймера улучшались познавательные способности при вдыхании ментола.
