В очередном исследовании IBM представлены эмпирические доказательства эффективности автоматизированной оценки состояния пациентов на основе анализа речи с использованием планшета для обнаружения легкого когнитивного расстройства.
Лекарства от болезни Альцгеймера не существует. Но чем раньше ее диагностировать, тем больше шансов замедлить прогрессирование.
Группа исследователей из IBM и Цукубского университета (Япония) разработала модель ИИ, которая помогает выявлять наступление легкого когнитивного расстройства (ЛКР, переходного этапа между естественным процессом старения и деменцией), задавая пожилым людям бытовые вопросы. В статье, опубликованной в журнале Frontiers in Digital Health, приводится первое эмпирическое доказательство эффективности автоматизированной оценки состояния пациентов на основе анализа речи с использованием планшетов.
В отличие от предыдущих исследований, эта модель на базе ИИ анализирует речевые ответы на повседневные вопросы, используя приложение на смартфоне или планшете. Например, пациентам могут быть заданы вопросы об их настроении, планах на день, самочувствии или вчерашнем ужине. В более ранних исследованиях в основном анализировались речевые ответы во время когнитивных тестов. Например, пациентов просили вести обратный отсчет от 925 с шагом три или максимально подробно описать показанное им изображение.
Исследователи обнаружили, что точность выявления ранних признаков ЛКР в тестах с ответами на такие простые вопросы составила почти 90%. Это сопоставимо с результатами более сложных когнитивных тестов. Таким образом, для контроля состояния здоровья данный ИИ-алгоритм можно интегрировать в интеллектуальные динамики или домашние устройства, чтобы в ходе их эксплуатации можно было отслеживать признаки ЛКР.
Результаты этого исследования представляются перспективными, поскольку когнитивные тесты являются непростым испытанием для пациентов. Они вынуждены следовать сложным инструкциям и подвергаются высоким умственным нагрузкам. Поэтому подобные оценки проводятся не так часто, что может помешать выявлению ранних признаков болезни Альцгеймера. Анализ данных повседневной речи позволяет проводить оценку гораздо чаще, при этом она требует меньших ресурсов.
Для целей исследования были собраны речевые ответы 76 пожилых японцев, в том числе с ЛКР. Затем ученые проанализировали особенности их речи: высоту голоса, периодичность пауз во время разговора и т. д.
Группа исследователей знала, что выявить тонкие когнитивные различия по повседневной речи при низком уровне когнитивной нагрузки непросто. В таких условиях различия в речи здоровых людей и лиц с ЛКР менее заметны, чем при проведении когнитивных тестов.
Ученые IBM и Цукубского университета справились с этой сложностью за счет комбинации использования ответов на множественные вопросы, призванные выявить изменения в способности запоминать информацию и выполнять целенаправленные действия, а также изменения, собственно, в речевой функции, указывающие на ЛКР и деменцию. Например, ИИ-приложение задает вопрос: «Что вы ели на ужин вчера?» Пожилой человек с ЛКР ответит: «Японскую лапшу с темпурой — темпурой из креветок, редиса и грибов».
На первый взгляд, с ответом все в порядке. Но ИИ выявляет отличия в высоте голоса, паузах в речи и прочих акустических характеристиках. Исследователи выяснили, что по сравнению с когнитивными тестами вопросы из повседневной жизни помогают выявлять менее очевидные, но статистически значимые различия в особенностях речи, указывающие на легкое ЛКР. Точность выявления легкого когнитивного расстройства с помощью данной ИИ-модели составила 86,4%, что сопоставимо с точностью когнитивных тестов.
Оригинальный материал на английском языке
Лекарства от болезни Альцгеймера не существует. Но чем раньше ее диагностировать, тем больше шансов замедлить прогрессирование.
Группа исследователей из IBM и Цукубского университета (Япония) разработала модель ИИ, которая помогает выявлять наступление легкого когнитивного расстройства (ЛКР, переходного этапа между естественным процессом старения и деменцией), задавая пожилым людям бытовые вопросы. В статье, опубликованной в журнале Frontiers in Digital Health, приводится первое эмпирическое доказательство эффективности автоматизированной оценки состояния пациентов на основе анализа речи с использованием планшетов.
В отличие от предыдущих исследований, эта модель на базе ИИ анализирует речевые ответы на повседневные вопросы, используя приложение на смартфоне или планшете. Например, пациентам могут быть заданы вопросы об их настроении, планах на день, самочувствии или вчерашнем ужине. В более ранних исследованиях в основном анализировались речевые ответы во время когнитивных тестов. Например, пациентов просили вести обратный отсчет от 925 с шагом три или максимально подробно описать показанное им изображение.
Исследователи обнаружили, что точность выявления ранних признаков ЛКР в тестах с ответами на такие простые вопросы составила почти 90%. Это сопоставимо с результатами более сложных когнитивных тестов. Таким образом, для контроля состояния здоровья данный ИИ-алгоритм можно интегрировать в интеллектуальные динамики или домашние устройства, чтобы в ходе их эксплуатации можно было отслеживать признаки ЛКР.
Результаты этого исследования представляются перспективными, поскольку когнитивные тесты являются непростым испытанием для пациентов. Они вынуждены следовать сложным инструкциям и подвергаются высоким умственным нагрузкам. Поэтому подобные оценки проводятся не так часто, что может помешать выявлению ранних признаков болезни Альцгеймера. Анализ данных повседневной речи позволяет проводить оценку гораздо чаще, при этом она требует меньших ресурсов.
Для целей исследования были собраны речевые ответы 76 пожилых японцев, в том числе с ЛКР. Затем ученые проанализировали особенности их речи: высоту голоса, периодичность пауз во время разговора и т. д.
Группа исследователей знала, что выявить тонкие когнитивные различия по повседневной речи при низком уровне когнитивной нагрузки непросто. В таких условиях различия в речи здоровых людей и лиц с ЛКР менее заметны, чем при проведении когнитивных тестов.
Ученые IBM и Цукубского университета справились с этой сложностью за счет комбинации использования ответов на множественные вопросы, призванные выявить изменения в способности запоминать информацию и выполнять целенаправленные действия, а также изменения, собственно, в речевой функции, указывающие на ЛКР и деменцию. Например, ИИ-приложение задает вопрос: «Что вы ели на ужин вчера?» Пожилой человек с ЛКР ответит: «Японскую лапшу с темпурой — темпурой из креветок, редиса и грибов».
На первый взгляд, с ответом все в порядке. Но ИИ выявляет отличия в высоте голоса, паузах в речи и прочих акустических характеристиках. Исследователи выяснили, что по сравнению с когнитивными тестами вопросы из повседневной жизни помогают выявлять менее очевидные, но статистически значимые различия в особенностях речи, указывающие на легкое ЛКР. Точность выявления легкого когнитивного расстройства с помощью данной ИИ-модели составила 86,4%, что сопоставимо с точностью когнитивных тестов.
Оригинальный материал на английском языке
