Медицина
Технології

Штучний інтелект виявив ознаки хвороби Альцгеймера по мовленню

Американські дослідники розробили алгоритм штучного інтелекту (ШІ), який може виявляти ознаки хвороби Альцгеймера із точністю понад 95 відсотків. Алгоритм у своїй роботі аналізує розмову обстежуваних та здатний виявляти в ній порушення, властиві хворим навіть на ранній стадії. Вчені представили своє дослідження на 19-му Міжнародному семінарі по добуванню даних в біоінформатиці.

Через те, що лікування та однозначного способу діагностики хвороби Альцгеймера ми поки що не маємо, вчені хапаються за кожний потенційний шанс, що допоможе виявляти ранні ознаки захворювання. Дослідники з Технологічного інституту Стівенса в Нью-Джерсі спробували створити алгоритм штучного інтелекту, який впорався би з цим завданням краще людей.

Що в основі роботи?

Дослідження ґрунтується на тому, як деякі хворі на хворобу Альцгеймера висловлюються. Це захворювання, як і інші, що викликають деменцію, вражає деякі ділянки мозку, що контролюють мовлення. Такі хворі відчувають складнощі з пошуком відповідних слів, наприклад, словом “книга” називають газету або замінюють іменники на займенники. На ранніх стадіях 8-10 відсотків хворих мають певні мовленнєві порушення, які стають важчими та численнішими протягом прогресування захворювання. Оцінювання того, як пацієнт говорить, є стандартною практикою скринінгу хвороби Альцгеймера.

Що робить ШІ?

Штучний інтелект натренований на понад тисячі текстових інтерв’ю хворих на хворобу Альцгеймера та здорових людей і це дає йому змогу виявляти зміни в мовленні обстежуваних, коли ті проходять простий тест. Тестування полягає в тому, щоб описати своїми словами малюнок, на якому діти крадуть печиво з банки. Точність діагностики алгоритму ШІ сягає 95 відсотків і він уміє пояснювати, як дійшов до своїх висновків, кажуть його розробники.

У наступних дослідженнях науковці планують розширити можливості їхнього ШІ, наприклад, розуміти інші мови, окрім англійської, та діагностувати хворобу на основі й інших текстів, як-от електронних листів або публікацій в соціальних мережах.