อินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์-มนุษย์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่เกี่ยวกับโรคอัลไซเมอร์

หนึ่งในปัญหาใหญ่ของโรคอัลไซเมอร์คือมักจะถูกวินิจฉัยในช่วงแรกๆ ซึ่งเป็นช่วงที่สามารถควบคุมได้ดีกว่า ตอนนี้ ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเทคโนโลยี Каunas (KTU) กำลังสำรวจว่าอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์-มนุษย์สามารถปรับให้เหมาะสมสำหรับบุคคลที่มีปัญหาเกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลเพื่อให้พวกเขาสามารถรับรู้วัตถุเห็นได้ตรงหน้า

การระบุการกระตุ้นภาพ

ตามคำกล่าวของ Rytis Maskeliūnas นักวิจัยจากภาควิชาวิศวกรรมมัลติมีเดียของ KTU การจำแนกประเภทของข้อมูลที่มองเห็นได้บนใบหน้าคือหน้าที่ของมนุษย์ทุกวัน

“เมื่อการสื่อสาร ใบหน้า ‘บอก’ เราถึงบริบทของการสนทนา โดยเฉพาะจากมุมมองทางอารมณ์ แต่เราสามารถระบุการกระตุ้นภาพตามสัญญาณของสมองได้หรือไม่?” Maskeliūnas กล่าว

การศึกษานี้ มีจุดมุ่งหมายเพื่อวิเคราะห์ความสามารถของแต่ละบุคคลในการประมวลผลข้อมูลบริบทจากใบหน้าและตรวจจับว่าบุคคลตอบสนองต่อข้อมูลนั้นอย่างไร

Maskeliūnas กล่าวว่ามีการศึกษาต่างๆ ที่แสดงให้เห็นว่าโรคสมองสามารถวิเคราะห์ได้โดยการตรวจสอบการเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้อใบหน้าและดวงตา เนื่องจากระบบประสาทเสื่อมที่ส่งผลต่อทั้งหน่วยความจำและหน้าที่การทำงานของสมอง รวมถึงระบบประสาทส่วนหัวที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวของดวงตา

การวิจัยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับวิธีการที่ผู้ป่วยโรคอัลไซเมอร์สามารถประมวลผลภาพที่เห็นได้บนใบหน้าในสมองเหมือนกับบุคคลที่ไม่มีโรคอัลไซเมอร์

Dovilė Komolovaitė เป็นนักศึกษาที่จบจากคณะคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ธรรมชาติของ KTU และเป็นผู้ร่วมเขียนการศึกษานี้

“การศึกษานี้ใช้ข้อมูลจากอิเล็กโตรэнเซฟาโลกราฟ ซึ่งวัดแรงกระตุ้นไฟฟ้าในสมอง” Komolovaitė กล่าว

การทดลองที่ทำเพื่อการศึกษานี้ได้ทำกับบุคคลที่มีสุขภาพดีและผู้ที่เป็นโรคอัลไซเมอร์

“สัญญาณของสมองของผู้ป่วยโรคอัลไซเมอร์มักจะค่อนข้างมีเสียงรบกวนมากกว่าในบุคคลที่มีสุขภาพดี” Komolovaitė กล่าว

สิ่งนี้ทำให้บุคคลมีความยากลำบากในการมุ่งเน้นเมื่อประสบอาการ

การทดลอง

การศึกษานี้เกี่ยวข้องกับกลุ่มของผู้หญิงที่มีอายุเกิน 60 ปี

“อายุที่มากขึ้นคือหนึ่งในปัจจัยเสี่ยงหลักของโรคจิตเสื่อม และเนื่องจากผลกระทบของเพศที่สังเกตได้ในคลื่นสมอง การศึกษานี้จึงมีความแม่นยำมากขึ้นเมื่อเลือกกลุ่มเพศเดียว” Komolovaitė กล่าวต่อ

แต่ละคนได้รับการแสดงภาพใบหน้ามนุษย์ในช่วงเวลาหนึ่งชั่วโมง ภาพถูกเลือกตามเกณฑ์ต่างๆ เช่น ใบหน้าที่เป็นกลางและใบหน้าที่แสดงความกลัวเมื่อวิเคราะห์ผลกระทบของอารมณ์ และเมื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการรู้จัก ใบหน้าที่คุ้นเคยและคนแปลกหน้าถูกแสดง

เพื่อทำความเข้าใจว่าบุคคลเข้าใจใบหน้าได้อย่างถูกต้องหรือไม่ ผู้เข้าร่วมการทดลองกดปุ่มหลังจากการกระตุ้นแต่ละครั้งเพื่อแสดงว่าใบหน้านั้นกลับหัวหรือถูกต้อง

“แม้ในขั้นตอนนี้ ผู้ป่วยโรคอัลไซเมอร์ก็ยังทำผิดพลาด ดังนั้นจึงสำคัญที่จะต้องกำหนดว่าการเสื่อมสภาพของวัตถุเกิดจากความจำหรือกระบวนการมองเห็น” Komolovaitė กล่าว

การศึกษานี้เกี่ยวข้องกับข้อมูลจากอุปกรณ์อิเล็กโตรэнเซฟาโลกราฟมาตรฐาน แต่ข้อมูลที่รวบรวมจากไมโครอิเล็กโทรดที่มีการบุกรุกจะดีกว่าสำหรับการสร้างเครื่องมือที่ใช้ได้จริง ซึ่งจะช่วยให้สามารถวัดกิจกรรมของเซลล์ประสาทได้ดีขึ้น ซึ่งจะเพิ่มคุณภาพของโมเดล AI

“แน่นอนว่า除了ข้อกำหนดทางเทคนิคแล้ว ควรจะมีสภาพแวดล้อมชุมชนเพื่อช่วยให้คนโรคอัลไซเมอร์มีชีวิตที่ง่ายขึ้น แต่ในความคิดเห็นส่วนตัวของฉัน หลังจากผ่านไป 5 ปี ฉันคิดว่าเราจะยังคงเห็นเทคโนโลยีที่มุ่งเน้นในการปรับปรุงหน้าที่การทำงานของร่างกาย และการมุ่งเน้นไปที่ผู้ที่ได้รับผลกระทบจากโรคสมองในด้านนี้จะตามมาในภายหลัง” Maskeliūnas กล่าว

“หากเราต้องการใช้การทดสอบนี้เป็นเครื่องมือทางการแพทย์ การรับรองการรักษาคุณภาพก็จำเป็นต้องมีด้วย” Komolovaitė กล่าวต่อ