Mašininis mokymasis gali padėti nuspėti psichozę atliekant kalbos analizę
Naujas mašininio mokymosi metodas gali 93 procentų tikslumu numatyti, ar psichozės riziką patiriantis asmuo toliau vystysis sutrikimą.
Emory universiteto ir Harvardo universiteto mokslininkų sukurtas metodas atskleidė, kad didesnis nei įprasta žodžių, susijusių su garsu, vartojimas kartu su didesniu panašios reikšmės žodžių vartojimo rodikliu reiškia, kad psichozė gali būti horizonte.
Net apmokyti gydytojai nepastebėjo, kaip psichozės rizikos žmonės vartoja daugiau su garsu susijusių žodžių nei vidutiniškai, nors nenormalus klausos suvokimas yra ankstyvas įspėjamasis ženklas.
„Bandymas išgirsti šias subtilybes pokalbiuose su žmonėmis yra tarsi bandymas pamatyti mikroskopinius mikrobus savo akimis“, - sako pirmasis straipsnio autorius Neguine'as Rezaii. „Mūsų sukurta automatizuota technika yra tikrai jautrus įrankis aptikti šiuos paslėptus modelius. Tai tarsi mikroskopas įspėjamiesiems psichozės požymiams “.
Šizofrenija ir kiti psichoziniai sutrikimai paprastai pasireiškia 20-ųjų pradžioje. Ankstyvieji įspėjamieji požymiai, vadinami prodrominiu sindromu, prasideda maždaug nuo 17 metų. Maždaug 25–30 procentų jaunuolių, sergančių prodrominiu sindromu, ilgainiui išsivystys šizofrenija ar kitas psichozinis sutrikimas.
Šiuo metu psichozės išgydyti nėra. Atlikdami struktūrinius interviu ir pažintinius testus, apmokyti gydytojai gali prognozuoti psichozę maždaug 80 procentų tikslumu tiems, kurie serga prodrominiu sindromu.
Dabar tyrimai su mašininiu mokymu - dirbtinio intelekto forma, kuri gali atskleisti paslėptus modelius, yra viena iš daugelio pastangų supaprastinti diagnostikos metodus, nustatyti naujus kintamuosius ir pagerinti prognozių tikslumą.
"Anksčiau buvo žinoma, kad subtilūs būsimos psichozės bruožai yra žmonių kalboje, tačiau mes panaudojome mašininį mokymąsi, kad iš tikrųjų atskleistume paslėptas detales apie šias ypatybes", - sako vyresnysis autorius Phillipas Wolffas, "Emory" psichologijos profesorius. Wolffo laboratorija orientuota į kalbos semantiką ir mašininį mokymąsi, kad būtų galima numatyti sprendimų priėmimą ir psichinę sveikatą.
Tyrimui mokslininkai pirmiausia panaudojo mašininį mokymąsi, kad nustatytų „kalbos“ normas. Jie maitino kompiuterinę programinę įrangą 30 000 „Reddit“, socialinės žiniasklaidos platformos, vartotojų pokalbiais internete, kur žmonės neoficialiai diskutuoja įvairiomis temomis.
Programinė įranga, žinoma kaip „Word2Vec“, naudoja algoritmą, kad pavienius žodžius pakeistų į vektorius (matematinis terminas, nurodantis vieno taško padėtį erdvėje kito atžvilgiu). Kitaip tariant, programa priskyrė kiekvieną žodį vietai semantinėje erdvėje, atsižvelgdama į jo reikšmę. Panašios reikšmės žodžiai buvo išdėstyti arčiau vienas kito nei tie, kurių reikšmė labai skirtinga.
Wolffo laboratorija taip pat sukūrė kompiuterinę programą, skirtą „vektoriniam išpakavimui“ arba žodžių vartojimo semantinio tankio analizei atlikti. Vektorių išpakavimas leido tyrėjams įvertinti, kiek informacijos buvo supakuota į kiekvieną sakinį.
Sugeneravę „normalių“ duomenų bazinę bazę, mokslininkai ta pati metodika pritaikė 40 jaunų žmonių, turinčių didelę psichozės riziką, diagnostinius interviu. Tada dalyvių imčių automatizuotos analizės buvo lyginamos su įprasta pradine imtimi.
Rezultatai parodė, kad didesnis nei įprastas su garsu susijusių žodžių vartojimas kartu su didesniu panašios reikšmės žodžių vartojimu reiškė, kad greičiausiai atsiras psichozė.
Stipriosios tyrimo pusės yra paprastumas naudoti tik du kintamuosius, kurie abu turi tvirtą teorinį pagrindą - rezultatų pakartojimas laikomųjų duomenų rinkinyje ir didelis jo prognozių tikslumas, viršijantis 90 proc.
"Klinikinėje srityje mums dažnai trūksta tikslumo", - sako Rezaii. „Mums reikia kiekybiškesnių, objektyvesnių būdų įvertinti subtilius kintamuosius, pavyzdžiui, paslėptus kalbos vartojime.“
Rezaii ir Wolffas dabar renka didesnius duomenų rinkinius ir išbando savo metodų taikymą įvairioms neuropsichiatrinėms ligoms, įskaitant demenciją.
"Šis tyrimas yra įdomus ne tik dėl galimybės daugiau sužinoti apie psichines ligas, bet ir dėl supratimo, kaip veikia protas - kaip jis sujungia idėjas", - sako Wolffas. „Mašinų mokymosi technologijos tobulėja taip sparčiai, kad suteikia mums įrankių, leidžiančių išgauti žmogaus protą.“
Bendraautorė Elaine Walker, Emory psichologijos ir neuromokslų profesorė, sako: „Jei mes galime nustatyti asmenis, kuriems anksčiau gresia pavojus, ir pasinaudoti prevencinėmis intervencijomis, galbūt pavyks panaikinti deficitą“.
Rezultatai paskelbti žurnale npj šizofrenija.
Šaltinis: „Emory Health Sciences“
