Sztuczna inteligencja i analiza mowy mają pomóc lekarzom wychwycić pierwsze objawy choroby Alzheimera. Wcześniejsze wykrycie choroby może mieć istotne znaczenie dla sposobu leczenia pacjentów.
Choroba Alzheimera: skala problemu w Polsce i na świecie
W Polsce szacuje się, że z chorobą Alzheimera żyje około 300-400 tys. osób. Na całym świecie chorych jest mniej więcej 30-40 mln osób. Według danych portalu alzint.org do 2030 r. liczba osób z demencją może wzrosnąć do ok. 78 mln, a do 2050 r. nawet do 139 mln.
Czytaj więcej
Polskie boty biorą się za badania obrazowe – analizują m.in. wyniki tomografii komputerowej i skany MRI mózgu. Dwa niezależne rodzime zespoły nauko...
Wcześniejsze wykrycie choroby może mieć istotne znaczenie dla sposobu leczenia objawów i szybkości udzielania pacjentom wsparcia – uważa Hui Yang, profesor inżynierii przemysłowej i produkcyjnej na Penn State. Aby sprostać temu wyzwaniu, Yang oraz doktorant Kevin Mekulu badają, jak sztuczna inteligencja (AI) może wykrywać wczesne sygnały ostrzegawcze, które mogą umykać klinicystom – informuje portal SciTechDaily.
Sztuczna inteligencja analizuje mowę. Nowe narzędzie w diagnostyce
Ich badania koncentrują się na analizie subtelnych wzorców w codziennej mowie. Opracowany przez nich model, który analizuje zmiany w doborze słów, płynności i strukturze zdań, ma na celu wcześniejsze i bardziej spójne wykrywanie pogorszenia funkcji poznawczych niż standardowe testy papierowe, których wyniki mogą zależeć od osoby je przeprowadzającej.
Badacze podkreślają, że takie podejście może przenieść diagnostykę poza krótkie wizyty w gabinecie lekarskim i prowadzić do szybszych, bardziej dostępnych narzędzi, które można włączyć do rutynowej opieki.
Czytaj więcej
Naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Francisco opracowali metodę wykorzystującą uczenie maszynowe do przewidywania wystąpienia alzheimera...
Profesor Hui Yang wyjaśnił w rozmowie z portalem SciTechDaily, że tradycyjne narzędzia diagnostyczne w kierunku demencji są oparte na papierowych testach, są subiektywne i wymagają dużych zasobów, a ich przeprowadzenie zajmuje personelowi od 10 do 15 minut. Jednocześnie są mało czułe na subtelne zmiany poznawcze i dają niespójne wyniki w zależności od osoby przeprowadzającej badanie.
„Nasz model wykorzystuje interpretowalne biomarkery oparte na analizie mowy, aby wychwytywać subtelne zmiany językowe i pogorszenie funkcji poznawczych na lata przed tym, jak zrobią to tradycyjne narzędzia. Umożliwia to obiektywną i nieinwazyjną diagnostykę chorób neurodegeneracyjnych w czasie krótszym niż minuta” – powiedział profesor Hui Yang.
AI pomoże lekarzom. Szybsza diagnoza i lepsza opieka nad pacjentem
„Mowa to potężny punkt wyjścia, ale tylko jeden element układanki. Możemy wykorzystać AI do analizy wzorców ruchów oczu, sygnałów fizjologicznych, zaangażowania w zadania, zachowań motorycznych, a nawet tego, jak ktoś uczy się lub adaptuje w trakcie rozwiązywania problemów” – dodał Kevin Mekulu.
Czytaj więcej
Naukowcy odkryli, w jaki sposób kluczowe białko reguluje plastyczność mózgu. Dzięki temu zyskali wgląd w nowe możliwości leczenie zaburzeń związany...
Zdaniem naukowców agenci AI mogliby w przyszłości wspierać planowanie opieki, monitorować zmiany poznawcze między wizytami i pomagać lekarzom określać, kiedy należy zmodyfikować terapię. Nie mają zastępować lekarzy, lecz odciążać ich administracyjnie, wskazywać istotne wzorce i przekształcać opiekę nad funkcjami poznawczymi z reaktywnej w profilaktyczną.
