Запись речи как метод обнаружения ранних признаков болезни Альцгеймера

Компании IBM и Pfizer недавно объявили о результатах испытаний совместно разработанной модели искусственного интеллекта, которая предсказывает болезнь Альцгеймера со значительно большей точностью, чем существующие клинические методы.

Модель IBM/Pfizer анализирует одно-двухминутные образцы речи, полученные в результате клинического когнитивного теста с помощью программного обеспечения обработки естественного языка. Исследователи использовали выборки из записей речевых данных из исследования Framingham Heart Study - длительного проекта, в котором отслеживалось состояние здоровья более 5000 семей с 1948 года.

Исследовательская группа проанализировала языковые образцы тех же людей до и после изменений их когнитивного состояния. Благодаря богатству данных Framingham Heart Study, ученые смогли с высокой степенью достоверности проверить точность предсказаний модели. В одном из приведенных компанией IBM примеров модель предсказала, что у одного участника этого длительного исследования к 85 годам будет развиваться болезнь Альцгеймера, основываясь на речевой выборке, зафиксированной, когда этому человеку было 65 лет.

Согласно публикации в блоге IBM, их модель смогла предсказывать болезнь Альцгеймера с общей точностью 0.70. Модель пока не совершенна, но тем не менее намного точнее современных клинических методов диагностики, основанных на биомедицинских данных пациентов, которые в среднем дают общую точность 0.59.

Заболевание болезнью Альцгеймера является шестой по величине причиной смерти в США для всех возрастов и пятой по распространенности среди людей в возрасте 65 лет и старше. В других странах в основном ситуация аналогичная. В настоящее время нет никакого лекарства от болезни Альцгеймера, но раннее вмешательство может задержать наступление болезни и замедлить ее развитие, поэтому действенный инструмент прогнозирования имеет значительную общественную ценность.