Zusammenfassung: Forscher entwickeln ein maschinelles Lernmodell zur Früherkennung von Alzheimer-Demenz. Dieses über Smartphones zugängliche Modell kann mit einer Genauigkeit von 70–75 % zwischen Alzheimer-Patienten und gesunden Personen unterscheiden.
Durch die Fokussierung auf Sprachmuster statt auf Inhalte kann das Tool unschätzbare frühe Hinweise liefern, möglicherweise eine frühzeitige Behandlung einleiten und das Fortschreiten der Krankheit verlangsamen.
Obwohl es kein Ersatz für medizinisches Fachpersonal ist, kann es die Telegesundheitsdienste verbessern und dabei helfen, geografische oder sprachliche Barrieren zu überwinden.
Wichtige Fakten:
- Das maschinelle Lernmodell kann Alzheimer-Patienten mit einer Genauigkeit von 70–75 % von gesunden Personen unterscheiden.
- Das Tool analysiert phonetische und sprachliche Merkmale der Sprache und nicht bestimmte Wörter, um Krankheiten zu erkennen.
- Die Anwendung dieses Modells könnte ein einfaches, auf Smartphones zugängliches Screening-Tool sein, das frühe Hinweise auf die Alzheimer-Krankheit liefert.
Quelle: Universität von Alberta
Forscher streben danach, eine Frühdiagnose der Alzheimer-Demenz durch ein Modell des maschinellen Lernens (ML) zu ermöglichen, das eines Tages in ein einfaches Screening-Tool umgewandelt werden könnte, das jeder mit einem Smartphone nutzen kann.
Das Modell konnte Alzheimer-Patienten mit einer Genauigkeit von 70 bis 75 Prozent von gesunden Probanden unterscheiden, ein vielversprechender Wert für die mehr als 747.000 Kanadier mit Alzheimer oder einer anderen Form von Demenz.
Alzheimer-Demenz kann im Frühstadium schwer zu erkennen sein, da die Symptome oft recht subtil beginnen und mit Gedächtnisproblemen verwechselt werden können, die typisch für das fortgeschrittene Alter sind. Doch je früher potenzielle Probleme erkannt werden, stellen die Forscher fest, desto schneller können Patienten Maßnahmen ergreifen.
„Früher brauchte man Laborarbeit und medizinische Bildgebung, um Veränderungen im Gehirn zu erkennen;
„Wenn man Mobiltelefone für eine frühe Indikation nutzen kann, würde das Aufschluss über die Beziehung des Patienten zu seinem Arzt geben. Die Behandlung wird wahrscheinlich früher beginnen, und wir können sogar mit einfachen Eingriffen zu Hause beginnen, auch mit mobilen Geräten, um das Fortschreiten zu verlangsamen.“ .“
Das Screening-Tool wird medizinisches Fachpersonal nicht ersetzen. Allerdings würde dies nicht nur die Früherkennung unterstützen, sondern auch eine bequeme Möglichkeit bieten, potenzielle Bedenken im Bereich der Telemedizin für Patienten zu erkennen, die möglicherweise mit geografischen oder sprachlichen Barrieren beim Zugang zu Diensten in ihrer Region konfrontiert sind, erklärt Zahra Shah, eine Masterstudentin an der Fakultät für Informatik . Wissenschaft und Erstautor der Arbeit.
„Wir könnten uns vorstellen, Patienten mit dieser Art von Technologie ausschließlich auf Grundlage der Sprache zu triagieren“, sagt Shah.
Während sich die Forschungsgruppe zuvor mit der Sprache von Demenzpatienten mit Alzheimer-Krankheit befasst hatte, untersuchten sie in diesem Projekt agnostische phonetische und sprachliche Merkmale der Sprache und nicht bestimmte Wörter.
„Die ursprüngliche Arbeit bestand darin, zuzuhören, was die Person sagte, und zu verstehen, was sie sagte und was sie bedeutete. Es ist ein leicht zu lösendes mathematisches Problem“, sagt Strulia. „Jetzt sagen wir: Hören Sie sich den Ton an.“ Es gibt einige Merkmale in der Art und Weise, wie Menschen sprechen, die über die Sprache hinausgehen.“
„Es ist viel leistungsfähiger als die Version des Problems, die wir zuvor gelöst haben“, fügt Stroulia hinzu.
Die Forscher begannen mit Sprachmerkmalen, die Ärzte feststellten und die bei Patienten mit Alzheimer-Demenz häufig auftraten. Diese Patienten neigten dazu, langsamer zu sprechen, mit mehr Pausen oder Unterbrechungen in ihrer Sprache.
Sie verwendeten meist kürzere Wörter und verringerten oft die Verständlichkeit ihrer Sprache. Die Forscher fanden Wege, diese Merkmale in Sprachmerkmale zu übersetzen, die das Modell untersuchen konnte.
Obwohl sich die Forscher auf Englisch- und Griechischsprachige konzentrierten, „hat diese Technologie das Potenzial, in verschiedenen Sprachen eingesetzt zu werden“, sagt Shah.
Und während das Formular selbst komplex ist, könnte die Endbenutzererfahrung eines Tools, das es enthält, nicht einfacher sein.
sagt Ross Greiner, Mitwirkender des Artikels und Professor am Fachbereich Informatik. Diese Informationen können dann dem medizinischen Fachpersonal vorgelegt werden, um die beste Vorgehensweise für die Person zu bestimmen.
Greiner und Stroulia leiten die Computational Psychiatry Research Group an der U of A, deren Mitglieder ähnliche KI-Modelle und Tools zur Erkennung psychiatrischer Störungen wie PTBS, Schizophrenie, Depression und bipolare Störung entwickelt haben.
„Alles, was wir tun können, um klinische Prozesse zu verbessern, Behandlungen zu informieren und Krankheiten früher und zu geringeren Kosten zu behandeln, ist wunderbar“, sagt Strulia.
Über diese Neuigkeiten zu maschinellem Lernen und der Alzheimer-Forschung
Autor: Adriana MacPherson
Quelle: Universität von Alberta
Kommunikation: Adrianna MacPherson – Universität Alberta
Bild: Bildquelle: Neuroscience News
Ursprüngliche Suche: Die Ergebnisse werden auf der ICASSP 2023-2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing vorgestellt
