Un instrument AI poate prezice boala Alzheimer din tiparele de vorbire

Revista Alzheimer & Dementia prezintă un nou program de inteligență artificială conceput de cercetătorii de la Universitatea din Boston pentru a diagnostica boala Alzheimer, cu șase ani înainte de apariția simptomelor, doar prin examinarea vorbirea persoanei.

Programul poate prezice, cu o rată de acuratețe de 78,5%, dacă o persoană cu deficiențe cognitive ușoare va rămâne stabilă în următorii șase ani, sau va dezvolta demență. Cercetătorii spun că munca lor ar putea contribui la depistarea deficiențelor cognitive prin automatizarea unor părți ale procesului, eliminând testele costisitoare de laborator, testele imagistice, sau chiar vizitele la medic.

Pentru a-și construi și perfecţiona modelul, cercetătorii au folosit date de la unul dintre cele mai vechi și mai longevive studii din țară, Framingham Heart Study. Astfel, participanții care prezintă semne de declin cognitiv sunt supuși unor teste și interviuri neuropsihologice regulate care produc o mulțime de informații despre bunăstarea lor cognitivă în timp.

La începutul studiului, experții au obținut înregistrările audio a 166 de interviuri cu persoane, cu vârste cuprinse între 63 și 97 de ani, cu deficiențe cognitive ușoare: 76 dintre acestea au rămas stabile în următorii șase ani și 90 s-au agravat progresiv. Apoi au folosit o combinație de instrumente de recunoaștere a vorbirii și inteligență artificială pentru a antrena un model care să identifice conexiunile dintre vorbire, demografie, diagnostic și progresia bolii. În final, după perfecţionarea programului, cercetătorii au testat capacitatea sa de predicție pe restul participanților.

Modelul funcționează doar pe baza conținutului interviului și a cuvintelor rostite, a modului în care sunt structurate propozițiile.

Acum, echipa își propune să dezvolte o aplicație pentru smartphone menită să prezică boala Alzheimer, precum și să extindă studiul actual dincolo de analiza vorbirii - folosind desenele pacientului, de exemplu - pentru a crește acuratețea predictivă a modelului.