Дијагностицирањето на Алцхајмеровата болест обично бара обемни проценки, вклучувајќи интервјуа, снимање на мозокот, крвни анализи и анализа на цереброспиналната течност. За жал, додека се извршат овие тестови, можеби веќе започнало значително губење на меморијата и промени на личноста.
Нов модел со вештачка интелигенција (ВИ) развиен од истражувачи од Универзитетот во Бостон (BU) предвидува со 78,5% точност дали личноста со благо когнитивно оштетување ќе напредува во деменција поврзана со Алцхајмерова болест. Оваа технологија го анализира говорот за да ги даде своите предвидувања, овозможувајќи претходна дијагноза и интервенција, што може да ја забави прогресијата на болеста.
Традиционалното дијагностицирање на Алцхајмеровата болест вклучува сеопфатни тестови и проценки, кои често се прават откако ќе се изгуби голем дел од меморијата и ќе настапат промени кај личноста. Новиот ВИ модел, детално опишан во списанието Alzheimer’s & Dementia, нуди помалку инвазивен метод со испитување на говорните модели заедно со основните демографски информации.
Рано откривање преку анализа на говорот
Истражувачкиот тим користел податоци од Фрамингамската студија за кардиоваскуларни болести, анализирајќи аудио снимки на 166 учесници на возраст од 63 до 97 години со благо когнитивно оштетување. Во текот на шест години, 76 останале стабилни, додека 90 доживеале когнитивен пад. Моделот со вештачка интелигенција, обучен со помош на алатки за препознавање говор и машинско учење, ги идентификувал врските помеѓу шемите на говор и прогресијата на болеста.
Број на пациенти со благо когнитивно оштетување кои преминуваат кон АД годишно во текот на 6 години. (Извор: Алцхајмерова болест и деменција)
И покрај употребата на несовршени аудио податоци, моделот покажал значителна способност за предвидување фокусирајќи се на содржината на интервјуата, наместо на звучните карактеристики.
Идни примени и пристапност
Иако податоците кои овој ВИ модел ги содржи често се со со понизок квалитет, сепак тие се клучни за неговата потенцијална примена во рутински, автоматизирани испитувања за деменција и преку апликации за паметни телефони. Ова би можело да ја направи раната дијагностика подостапна и поприфатлива, со што ќе се реши значителниот јаз бидејќи повеќето луѓе со деменција ширум светот не добиваат формални дијагнози.
Истражувачите имаат за цел да ја прошират својата студија за да вклучат природни разговори и други типови на податоци, како цртежи на пациенти и обрасци од секојдневниот живот, за да ја подобрат прецизноста на предвидувањето. Крајната цел е да се создадат рамноправни алатки за здравствена заштита кои ќе можат широко да се користат без оглед на достапноста на ресурсите.
Значење
Развојот на овој ВИ модел означува значаен чекор напред во раното откривање на Алцхајмеровата болест, нудејќи ветувачка алатка за подобрување на резултатите кај пациентите и обезбедување поширок пристап до ресурси за дијагностицирање и третман.
