Языковые паттерны могут предсказывать психоз

В исследовании "доказательство концепции" модели разговорной речи предсказывали, что люди, подверженные риску психоза, будут прогрессировать до полного психоза в течение двух лет с точностью 93%.

Способность идентифицировать людей, которые могут испытывать психоз, может позволить разработать стратегии раннего вмешательства.

Иллюстрация одного человека, говорящего с другим

Тонкие паттерны языка могут содержать ранние признаки психоза.

Психотические расстройства, такие как шизофрения, могут быть крайне инвалидизирующими. Эпизод психоза включает в себя переживания, которые не основаны на реальности. Они могут включать галлюцинации, в том числе такие, где люди пытаются причинить вам вред. Если бы исследователи могли определить, когда люди с психотическими расстройствами находятся на грани психоза, можно было бы проверить многообещающие методы сдерживаниия или остановки этого процесса.

Исследования показывают, что языковые паттерны могут помочь предсказать вероятность психоза. Д-ра С. Негуин Резаи, Элейн Уокер и Филипп Вольф из Университета Эмори проверили, может ли машинное обучение помочь идентифицировать такие паттерны. Они использовали сложные компьютерные программы для анализа паттернов речи 40 человек, включенных в долгосрочное исследование молодежи, подверженной риску развития психоза. Участники были зачислены в связи с необычными моделями мышления, восприятия и общения.

Исследователи собрали записи интервью, когда участники присоединились к исследованию. Команда использовала машинное обучение, чтобы оценить сложность речи и классифицировать предмет, используемый участниками. После собеседований за участниками в течение двух лет следили, чтобы определить, у кого развился психоз. Команда искала специфические языковые паттерны, которые могли бы обозначить самую раннюю фазу болезни.

Это исследование частично финансировалось Национальным институтом психического здоровья (NIMH) NIH. Результаты были опубликованы 13 июня 2019 года в журнале NPJ Schizophrenia.

Система машинного обучения была обучена с использованием языковых образцов от 30 из 40 участников. Было обнаружено, что выборки из тех, кто прогрессировал до психоза, имели более низкую семантическую плотность (меньше смысла передавалось в их предложениях), чем выборки из большой базы данных нормального языка. Затем прогностическая ценность системы была проверена на основе результатов остальных 10 участников. Эта языковая черта могла предсказать, у кого из оставшихся участников позже разовьется психоз с точностью до 80%.

Система также обнаружила, что слова, связанные с голосами и звуками, использовались гораздо чаще у тех, у кого позже был психотический эпизод, чем в разговорах между 30 000 участниками Reddit. Социальная сеть была использована для сравнения, потому что случайный язык, используемый в интернете, близко соответствовал тому, что было в исследуемых интервью.

Используя комбинацию различий в семантической плотности и выборе слов, система могла предсказать, у кого из оставшихся 10 участников разовьется психоз с точностью 93%.

“Если мы сможем выявить людей, которые подвергаются риску раньше, и использовать профилактические меры, мы сможем обратить вспять дефицит”, - говорит Уокер. “Есть хорошие данные, показывающие, что такие методы лечения, как когнитивно-поведенческая терапия, могут задержать начало и, возможно, даже уменьшить возникновение психоза.”

Результаты должны быть подтверждены в больших группах людей, подверженных риску психоза. Такой подход к языку машинного обучения потенциально способен выявить возникающие психические заболевания, а также дать представление о том, как человеческий мозг обычно обрабатывает мысли и идеи.

Источник: www.nih.gov

Комментарии: