Искусственный интеллект поможет вычислить шизофрению

С помощью машинного обучения программы смогут отслеживать изменения в речи, свидетельствующие о шизофрении, депрессии и биполярном расстройстве.

Люди вкладывают значение не только в слова, но и в то, как их произносят. Тон, выбор слов и длина фразы - ключевые элементы, по которым можно понять, что творится у человека в голове. Во время сеансов психологи и психотерапевты прислушиваются к этим сигналам и сравнивают их с опытом предыдущих встреч, чтобы понять состояние своего пациента. Исследователи решили использовать аналогичные методы, чтобы определять наличие психических заболеваний с помощью машинного обучения.

В 2015 году команда исследователей разработала модель искусственного интеллекта (ИИ), которая с помощью анализа записей речи смогла успешно определить, у кого из группы молодых пациентов в дальнейшем разовьется психоз (основной признак шизофрении). В основном ИИ обращал внимание на вербальные признаки психоза - короткие предложения, бессвязную речь, путаницу в предложениях и частое использование неопределенных местоимений.

На основе этого изобретения Джим Швобель, инженер и генеральный директор компании NeuroLex Diagnostics, хочет создать средство для терапевтов, которое поможет определить у пациентов наличие шизофрении. Эта программа будет записывать речь пациента с помощью смартфона или другого устройства (сейчас прототип работает на приложении Amazon Alexa), спрятанного в стене. Затем она проанализирует запись на предмет лингвистических особенностей. Результаты анализа будут выведены в виде чисел, которые, подобно показателям давления, будут учитываться врачом при постановке диагноза. По мере того как алгоритм обработает данные большего количества пациентов, он сможет добиться идеальной точности в определении психического состояния человека.

Фото: ShutterStock

За идею алгоритма, выявляющего шизофрению, Швобель получил награду от Американской ассоциации психиатров. NeuroLex также надеется разработать устройство для пациентов, которые проходят лечение в больницах. Искусственный интеллект будет анализировать речь пациента в разное время и отслеживать прогресс лечения психического заболевания.

Швобель работает над проектом по личным причинам - он надеется помочь своему старшему брату, страдающему от шизофрении. До того, как у его брата случился первый приступ шизофрении, он отвечал односложно и ссылался в речи на какие-то непонятные походы «туда» или «сюда». По словам Швобеля, после первого припадка стало ясно, почему он так странно себя вел.

Швобель рассказал, что прежде чем его брата, наконец, отправили к психиатру и поставили диагноз, ему пришлось сходить к терапевту более десяти раз. После этого ему он начал принимать лекарство, которое не дало никакого эффекта, и тогда ему назначили другое. Лишь спустя несколько лет брату Швобеля был поставлен точный диагноз и назначено эффективное лечение - за это время тот пережил три нервных срыва. Этот случай заставил Швобеля задумался о том, как можно ускорить процесс правильного назначения лекарства в нужных дозах.

NeuroLex планирует использовать метод сравнения разных состояний пациентов, которые находятся в больнице из-за психических расстройств. Этот метод будет анализировать изменения в речи больных за время пребывания в больнице. В идеале искусственный интеллект будет определять, «какие лекарства наиболее эффективны» и как можно «сократить время пребывания в больнице», считает Швобель.

Если после принятия лекарства в речи пациента наблюдается меньшее количество признаков депрессии или биполярного расстройства, значит оно действует. Если же никаких изменений не обнаружено, ИИ предложит пораньше перейти на другое лекарство и тем самым избавит пациента от ненужных страданий. Собрав достаточное количество данных, программа будет рекомендовать эффективные лекарства пациентам с аналогичными симптомами в речи. Автоматические методы постановки диагноза уже десятки лет разрабатываются и в других областях медицины: так, одна компания заверяет, что ее алгоритм может определить рак на 50% точнее, чем врач-радиолог.

Изображение: Toonhole

Аршия Вахабзадех, психиатр из больницы Massachusetts General Hospital одобряет метод улучшения постановки диагноза с помощью более «объективной» и «количественной» оценки данных. Аршия был ментором стартап-акселератора, основанного Швобелем.

«Шизофрения - это не какой-то общий диагноз, а совокупность нескольких отслеживаемых симптомов, - сказал он. С помощью достаточно большого количества данных ИИ может проанализировать все эти признаки и выделить более точные подкатегории психического состояния. PP

Но, как и любой вид медицинского вмешательства, такой алгоритм «должен быть хорошо изучен и утвержден». Аршия отдельно отметил для себя этот пункт. Об этом же твердит и Швобель. Несмотря на то, что одно из исследований уже смогло доказать, что с помощью анализа речи можно действительно определить вероятность развития психических заболеваний, не стоит забывать, что это был единственный эксперимент. Кроме того, никому еще не удалось успешно определить такими методами депрессию или биполярное расстройство.

Сейчас исследования в области машинного обучения очень популярны, но им еще есть над чем поработать - причем не только в области медицины. Например, вот уже несколько лет Siri не умеет распознавать команды и вопросы, заданные с шотландским произношением. В медицине такие небольшие ошибки могут привести к катастрофическим последствиям.

«Если мне скажут, что эта технология ошибается в 20% случаев, а в 80% нет, то я не собираюсь использовать ее на моих пациентах» - сказал Вахабзадех.

Если учесть, что пациенты обычно разного возраста, пола, национальности и расы, то риск становится еще выше. Если ИИ обучался на образцах речи одной демографической группы пациентов, то он может поставить ошибочный диагноз здоровым людям из другой.

«Если вы представитель определенной культуры, то, возможно, вы говорите мягче и тише, но искусственный интеллект может ошибочно подумать, что у вас депрессия», - говорит Швобель.

Но все же Вахабзадех верит, что когда-нибудь технологии помогут врачам эффективнее лечить большее количество людей.

«Если люди не могут быть экономически эффективным решением этой проблемы, возможно нам стоит обратиться к технологиям».

Источник: rusbase.com

Комментарии: