اختراق الذكاء الاصطناعي يكتشف مرض الزهايمر مبكرًا باستخدام الهواتف الذكية

ملخص: يطور الباحثون نموذجًا للتعلم الآلي يهدف إلى الكشف المبكر عن خرف ألزهايمر. هذا النموذج ، الذي يمكن الوصول إليه عبر الهواتف الذكية ، يجعل من الممكن تمييز مرضى الزهايمر عن الأفراد الأصحاء بدقة تتراوح من 70 إلى 75٪.

من خلال التركيز على أنماط الكلام بدلاً من المحتوى ، يمكن أن تقدم الأداة مؤشرات مبكرة لا تقدر بثمن ، ومن المحتمل أن تبدأ العلاج المبكر وتبطئ تقدم المرض.

على الرغم من أنه لا يحل محل المتخصصين في الرعاية الصحية ، إلا أنه يمكن أن يحسن خدمات الرعاية الصحية عن بعد ويساعد في التغلب على الحواجز الجغرافية أو اللغوية.

يسلط الضوء:

1. يمكن لنموذج التعلم الآلي تحديد مرضى الزهايمر من الأفراد الأصحاء بدقة 70-75٪.
2. تحلل الأداة الخصائص الصوتية واللغوية للكلام بدلاً من الكلمات المحددة لاكتشاف المرض.
3. يمكن أن يكون تطبيق هذا النموذج أداة فحص بسيطة ويمكن الوصول إليها على الهواتف الذكية ، مما يوفر مؤشرات مبكرة لمرض الزهايمر.

مصدر: جامعة ألبرتا

يعمل الباحثون على جعل التشخيص المبكر لخرف ألزهايمر ممكنًا من خلال نموذج التعلم الآلي (ML) الذي يمكن تحويله يومًا ما إلى أداة فحص بسيطة يمكن لأي شخص لديه هاتف ذكي استخدامها.

كان النموذج قادرًا على التمييز بين مرضى الزهايمر وبين الضوابط الصحية بدقة 70-75٪ ، وهو رقم واعد لأكثر من 747000 كندي يعانون من مرض الزهايمر أو أي شكل آخر من أشكال الخرف.

قد يكون من الصعب اكتشاف خَرَف داء الزهايمر في مرحلة مبكرة ، حيث تبدأ الأعراض غالبًا بشكل خفي ويمكن الخلط بينها وبين مشاكل متعلقة بالذاكرة نموذجية في الشيخوخة. ولكن كما لاحظ الباحثون ، كلما تم اكتشاف المشكلات المحتملة في وقت مبكر ، يمكن للمرضى البدء في اتخاذ الإجراءات بشكل أسرع.

“في السابق ، كنت بحاجة إلى عمل مخبري وتصوير طبي لاكتشاف التغيرات في الدماغ ؛ تقول إيليني ستروليا ، الأستاذة في قسم علوم الكمبيوتر التي ساعدت في إنشاء النموذج ، “إنها تستغرق وقتًا ، وهي باهظة الثمن ، ولا يتم اختبار أي شخص في وقت مبكر”.

إذا كان بإمكانك استخدام الهواتف المحمولة للحصول على مؤشر مبكر ، فسوف يلقي ذلك الضوء على علاقة المريض بطبيبه. من المحتمل أن يسمح هذا ببدء العلاج في وقت مبكر ، ويمكننا حتى البدء بتدخلات منزلية بسيطة ، أيضًا باستخدام الأجهزة المحمولة ، لإبطاء التقدم.

لن تحل أداة الفحص محل المهنيين الصحيين. ومع ذلك ، بالإضافة إلى المساعدة في الاكتشاف المبكر ، فإنه سيخلق طريقة ملائمة لتحديد المشكلات المحتملة عن طريق الرعاية الصحية عن بعد للمرضى الذين قد يواجهون عوائق جغرافية أو لغوية للوصول إلى الخدمات في منطقتهم ، كما تقول زهرة. شاه ، طالب ماجستير في قسم علوم الحوسبة والمؤلف الأول للورقة.

يقول شاه: “يمكننا التفكير في فرز المرضى باستخدام هذا النوع من التكنولوجيا المعتمدة كليًا على الكلام”.

في حين أن مجموعة البحث قد نظرت سابقًا في اللغة المستخدمة من قبل مرضى خَرَف ألزهايمر ، فقد بحثوا في هذا المشروع في السمات الصوتية واللغوية المستقلة للكلام بدلاً من الكلمات المحددة.

كانت المهمة الأصلية هي الاستماع إلى ما يقوله الشخص ، وفهم ما يقوله ، والمعنى. يقول ستروليا: “إنها مشكلة حسابية يسهل حلها”. الآن نقول ، استمع إلى الصوت. هناك خصائص معينة في الطريقة التي يتحدث بها الناس والتي تتجاوز اللغة.

تضيف ستروليا: “إنها أقوى بكثير من نسخة المشكلة التي كنا نحلها من قبل”.

بدأ الباحثون بسمات الكلام التي قال الأطباء إنها شائعة في مرضى الخرف الزهايمر. يميل هؤلاء المرضى إلى التحدث بشكل أبطأ ، مع مزيد من التوقفات أو الاضطرابات في حديثهم.

استخدموا عمومًا كلمات أقصر وغالبًا ما قللوا من وضوح كلامهم. وجد الباحثون طرقًا لترجمة هذه الميزات إلى خصائص الكلام التي يمكن للنموذج تتبعها.

على الرغم من أن الباحثين ركزوا على المتحدثين باللغة الإنجليزية واليونانية ، “هذه التكنولوجيا لديها القدرة على استخدامها بلغات مختلفة” ، كما يقول شاه.

وعلى الرغم من أن النموذج نفسه معقد ، إلا أن تجربة المستخدم النهائية للأداة التي تتضمنه لا يمكن أن تكون أبسط.

يشرح روس غرينر ، المساهم في المقال ، “يتحدث الشخص إلى الأداة ، ويقوم بتحليل ويتوقع: إما نعم ، الشخص مصاب بمرض الزهايمر ، أو لا ، لا يفعلون ذلك”. علوم الكمبيوتر. . يمكن بعد ذلك نقل هذه المعلومات إلى أخصائي طبي لتحديد أفضل مسار عمل للشخص.

يقود كل من Greiner و Stroulia مجموعة أبحاث الطب النفسي الحاسوبي في U of A ، والتي طور أعضاؤها نماذج وأدوات ذكاء اصطناعي مماثلة للكشف عن الاضطرابات النفسية مثل اضطراب ما بعد الصدمة ، والفصام ، والاكتئاب والاضطراب ثنائي القطب.

يقول ستروليا: “أي شيء يمكننا القيام به لتضخيم العمليات السريرية ، وإبلاغ العلاجات وإدارة المرض مبكرًا بتكلفة أقل هو شيء رائع”.

حول هذه الأخبار حول التعلم الآلي وأبحاث مرض الزهايمر

الكاتب: أدريانا ماكفيرسون
مصدر: جامعة ألبرتا
اتصال: Adrianna MacPherson – جامعة ألبرتا
صورة: تُنسب الصورة إلى أخبار العلوم العصبية

البحث الأصلي: سيتم تقديم النتائج في المؤتمر الدولي IEEE IEEE ICASSP 2023-2023 حول الصوتيات والكلام ومعالجة الإشارات