Tekoälymallit käyttävät luonnollista kieltä riskin arvioimiseen Alzheimerin taudin kehittymisessä

Tiimillä tekoälytutkijoita IBM:stä ja Pfizeristä on kehitetty tekoälyalgoritmeja, jotka voivat mahdollisesti havaita Alzheimerin taudin merkit analysoimalla ihmisten kirjoittamia tekstejä ja etsimällä kielellisiä malleja.

Muiden tekoälytutkijoiden on kehitetty malleja, joiden tarkoituksena on ennustaa Alzheimerin taudin kehittymistä analysoimalla PET-kuvia tai tulkimalla kliinisiä testituloksia. Nämä muut mallit on koulutettu viimeaikaisiin tietoihin, mutta IBM-Pfizer-tiimin kehittämä malli on koulutettu Framinghamin sydän tutkimuksesta saatuihin tietoihin, joka sisältää yli 14 000 ihmisen tiedot kolmessa sukupolvessa ja kuuden vuosikymmenen ajanjaksolla. Tietojen pitkäaikainen luonne on tärkeää, koska jos tekoäly pystyy luotettavasti havaitsemaan malleja suurten väestöjen keskuudessa pitkien aikojen kuluessa, tutkijat voivat mahdollisesti ennustaa Alzheimerin taudin ilmenemisen vuosia ennen nykyisiä diagnostiikka menetelmiä. Lisäksi se voisi olla luotettava diagnosointimenetelmä, joka ei vaadi skannaus tekniikan tai invasiivisten testien käyttöä, mikä lisäisi sen soveltamismahdollisuuksia.

IBM:n terveydenhuollon ja elämän tieteiden varapresidentti Ajay Royyuru kertoo, että tutkimusryhmän kehittämät tekoälymallit voivat toimia työkaluina, jotka auttavat lääkäreitä saamaan vihjeitä Alzheimerin taudin mahdollisesta kehittymisestä ennen kliinisiä testejä. Mallit voivat toimia varhaisina varoitusjärjestelminä, jotka kehottavat lääkäreitä suorittamaan laajempia testejä.

Jotta tekoälymallit voidaan kouluttaa, tutkimusryhmä käytti käsin kirjoitettujen vastausten transkriptioita eri kysymyksiin. Framinghamin sydän tutkimukseen osallistuvat henkilöt pyydettiin kuvailemaan kuvaa luonnollisella kielellään. Vastaajien antamat vastaukset digitisoitiin ja transkriptiot syötettiin koneoppimisalgoritmeille koulutusdatana. IBM:n mukaan mallit pystyivät havaitsemaan tiettyjä kielellisiä piirteitä, jotka liittyvät neurodegeneratiivisten häiriöiden kehittymiseen. Lääkärit ovat pitkään havainneet, että tiettyjen toistuvien sanojen, oikeinkirjoitusvirheiden ja yksinkertaisten lauseiden käytön suosiota voidaan pitää Alzheimerin taudin edetessä osoittavana piirteinä, ja tekoälymallit havainnoivat nämä samat piirteet.

Tutkimuksen tuloksien mukaan päämalli saavutti noin 70 prosentin tarkin täsmällisyyden ennustettaessa, kehittyykö osallistujilla Alzheimerin tauti 85-vuoden iässä. Mallit ja tulokset johdettiin alkuperäisen tutkimuksen historiallisista tietoista. Ne eivät todella ennustaneet tulevia tapahtumia. Lisäksi tekoälymalli koulutettiin vanhimman alaryhmän tietoihin Framinghamin väestöstä. Tämä väestö oli pääasiassa ei-hispinneitä valkoisia, ja tuloksien yleistettävyydellä on rajoituksia muiden etnisten ryhmien ja muiden maailman väestöjen osalta. Tutkimuksen otoskoko oli melko pieni, ja siinä oli vain 40 henkilöä, joilla diagnosoitiin dementia, ja 40, joilla ei.

Vaikka tutkimuksella on rajoituksia, se on arvokas yhtenä ensimmäisistä tutkimuksista, jotka analysoivat laajamittaisia, pitkään kerättyjä todellisia tietoja. Mallin tarkin täsmällisyyttä voisi parantaa, jos tuleviin koulutusdatatietoihin sisällytetään joitakin tutkimuksessa jätettyjä piirteitä, kuten käsin kirjoittamista. Samanlaista lähestymistapaa voisi soveltaa myös äänitallenteisiin, joissa on puheen katkoja, joita ei ole kirjoitetussa kielessä.

Royyuru kertoo, että kielenäytteiden käytön etu on se, että ne ovat riippumatta siitä, ovatko ne puhuttuja tai kirjoitettuja, ne ovat non-invasiivisia tapoja arvioida ihmisten kognitiivisia olosuhteita. Kielenäytteiden kerääminen voidaan tehdä etäyhteyden avulla ja suhteellisen edullisesti hyödyntämällä internetiä, vaikka on tärkeää, että tietosuojaa ja informoitua suostumusta on varmistettu kerättäessä tällaista dataa.

Tutkimuksen yhteiskirjoittaja ja neuroimagingin ja laskennallisen psykiatrian tutkija IBM:llä, Guillermo Cecchi, selitti Scientific Americanille, että prosessia sovelletaan myös muiden sairauksien ymmärtämiseen:

”Olemme prosessin soveltamisessa tavoitteena ymmärtää muita sairauksia, kuten skitsofreniaa, [amyotrofinen lateraaliskleroosi] ja Parkinsonin tautia, ja teemme niin prospektiivisissa tutkimuksissa, jotka analysoivat puhuttuja puhetta, annettuna suostumuksella samanlaisista kognitiivisista sanalllisista testeistä.”