zhrnutie: Výskumníci použili umelú inteligenciu na analýzu reči pacientov s Parkinsonovou chorobou a odhalili odlišné vzorce. AI zistila, že pacienti s Parkinsonovou chorobou používajú vo svojej reči viac slovies, ale menej podstatných mien a výplní, a to ešte predtým, ako sa prejaví kognitívny pokles, ktorý je typický pre Parkinsonovu chorobu.

Analýza dokázala identifikovať pacientov s Parkinsonovou chorobou s presnosťou viac ako 80 %, čo predstavuje potenciálny nový nástroj na včasnú diagnostiku. Táto štúdia zdôrazňuje potenciál spracovania prirodzeného jazyka, odvetvia umelej inteligencie, pri zlepšovaní zdravotnej diagnostiky.

Kľúčové fakty:

1. Štúdia využívala umelú inteligenciu, konkrétne spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), na analýzu reči pacientov s Parkinsonovou chorobou, pričom odhalila odlišné vzorce v ich používaní jazyka.
2. V porovnaní so zdravými kontrolami používali pacienti s Parkinsonovou chorobou v rozhovoroch viac slovies, ale menej podstatných mien a výplní.
3. Tieto zreteľné rečové vzorce boli zistiteľné ešte pred nástupom kognitívneho poklesu, ktorý sa typicky pozoruje u pacientov s Parkinsonovou chorobou.
4. Analýzou týchto vzorcov reči boli vedci schopní identifikovať jednotlivcov s Parkinsonovou chorobou s presnosťou viac ako 80 %, čo naznačuje možnosť včasnej diagnózy.

zdroj: Univerzita v Nagoji

Pomocou umelej inteligencie (AI) na spracovanie prirodzeného jazyka výskumná skupina vyhodnotila rečové charakteristiky u pacientov s Parkinsonovou chorobou (PD). Analýza ich údajov pomocou AI zistila, že títo pacienti hovorili pomocou viac slovies a menej podstatných mien a výplní.

Štúdiu viedli profesor Masahisa Katsuno a Dr Katsunori Yokoi z lekárskej fakulty univerzity Nagoya v spolupráci s prefektúrnou univerzitou Aichi a technologickou univerzitou Toyohashi.

Svoje výsledky zverejnili v časopise Parkinsonova choroba a súvisiace poruchy.

Technológia spracovania prirodzeného jazyka (NLP) je odvetvím umelej inteligencie, ktorá sa zameriava na to, aby umožnila počítačom porozumieť a interpretovať veľké množstvo údajov ľudského jazyka pomocou štatistických modelov na identifikáciu vzorov. Vzhľadom na to, že pacienti s Parkinsonovou chorobou majú rôzne problémy súvisiace s rečou, vrátane narušenej tvorby reči a používania jazyka, skupina použila NLP na analýzu rozdielov v rečových vzoroch pacientov na základe 37 charakteristík pomocou skriptov vytvorených z voľných rozhovorov.

Analýza odhalila, že pacienti s Parkinsonovou chorobou používajú menej všeobecných podstatných mien, vlastných podstatných mien a výplní vo vete. Na druhej strane hovorili s použitím vyššieho podielu slovies a kontrastu častíc pádov (dôležitá vlastnosť japonského jazyka) na vetu.

Podľa Yokoi: „Keď som ich ráno požiadal, aby hovorili o svojom dni, pacient s PD mohol povedať niečo také, napríklad: ‚Vstal som o 4:50. Myslel som, že je trochu skoro, ale zobudil som sa. Cesta na záchod trvala asi pol hodiny, tak som sa osprchoval a obliekol okolo 5:30. Môj manžel varil raňajky. Raňajkoval som po 6:00. Potom som si umyl zuby a pripravil sa na odchod.“

Yokoi pokračoval: „Zatiaľ čo niekto zo skupiny na kontrolu zdravia by mohol povedať niečo také: ‚No, ráno som vstal o šiestej ráno, obliekol som sa a umyl som si tvár.“ Potom som nakŕmil mačku a psa. Moja dcéra urobila jedlo, ale povedal som jej, že nemôžem jesť, a ja, jeho matka, som sa napil vody.“

„Aj keď toto sú príklady, ktoré sme vytvorili z rozhovorov, ktoré odrážajú charakteristiky ľudí s ADHD a zdravých ľudí, mali by ste vidieť, že celková dĺžka je podobná,“ vysvetlil Yokoi.

Pacienti s PD však hovorili kratšie vety ako subjekty v kontrolnej skupine, čo viedlo k väčšiemu počtu slovies v analýze strojového učenia. Zdravá kontrola tiež používa viac výplní, ako napríklad „dobre“ alebo „hm“ na spájanie viet.

Sľubným aspektom tohto výskumu je, že tím uskutočnil experiment na pacientoch, ktorí ešte nevykazovali charakteristický kognitívny pokles pozorovaný u Parkinsonovej choroby. Preto ich zistenia poskytujú potenciálny prostriedok na včasnú detekciu pacientov s Parkinsonovou chorobou.

„Naše výsledky naznačujú, že aj pri absencii kognitívneho poklesu sa rozhovory pacientov s Parkinsonovou chorobou líšia od rozhovorov zdravých jedincov,“ uzatvára profesor Katsuno, vedúci štúdie.

„Keď sme sa pokúsili identifikovať pacientov s Parkinsonovou chorobou alebo zdravé kontroly na základe týchto dialógových zmien, dokázali sme identifikovať pacientov s Parkinsonovou chorobou s presnosťou viac ako 80 %. Tento výsledok naznačuje potenciál jazykovej analýzy pomocou spracovania prirodzeného jazyka na diagnostiku Parkinsonovej choroby.“

O novinkách vo výskume AI a Parkinsonovej chorobe

autor: Matthew Cosslett
zdroj: Univerzita v Nagoji
komunikácia: Matthew Coslett – Univerzita v Nagoji
obrázok: Obrázok pripísaný Neuroscience News

Pôvodné vyhľadávanie: Uzavretý prístup.
„Analýza spontánnej reči pri Parkinsonovej chorobe spracovaním prirodzeného jazykaNapísal Masahisa Katsuno a kol. Parkinsonova choroba a súvisiace poruchy

Súhrn

Analýza spontánnej reči pri Parkinsonovej chorobe spracovaním prirodzeného jazyka

úvod

Pacienti s Parkinsonovou chorobou (PD) čelia rôznym problémom súvisiacim s rečou, vrátane dysartrie a jazykových porúch. Aby sme objasnili patofyziologické mechanizmy zmeny jazyka pri Parkinsonovej chorobe, porovnali sme reč pacientov a reč zdravých kontrol (HC) pomocou nástrojov automatizovanej morfologickej analýzy.

Metódy

Zaradili sme 53 diabetických pacientov s normálnou kognitívnou funkciou a 53 HHC a hodnotili sme ich spontánnu reč pomocou spracovania prirodzeného jazyka. Na určenie charakteristík spontánnej konverzácie v každej skupine boli použité algoritmy strojového učenia. V tejto analýze bolo použitých 37 prvkov zameraných na slovné druhy a gramatickú zložitosť. Model podporného vektora (SVM) bol trénovaný s 10-násobnou krížovou validáciou.

výsledky

Zistilo sa, že pacienti s PD hovoria menej morfémami v jednej vete ako skupina HC. V porovnaní s HC mala reč pacientov s PD vyššiu mieru slovies, stavových (subjektívnych) častíc a slovesných artikulácií a nižšiu mieru prednesov bežných podstatných mien, vlastných podstatných mien a výplní. Použitím týchto zmien v konverzácii boli relevantné miery diskriminácie pre PD alebo HC viac ako 80 %.

závery

Naše výsledky demonštrujú potenciál spracovania prirodzeného jazyka pre jazykovú analýzu a diagnostiku Parkinsonovej choroby.