Các mô hình AI sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên để Dự đoán Rủi ro Phát triển Alzheimer

Một nhóm các nhà nghiên cứu AI từ IBM và Pfizer (PFE ) đã phát triển các thuật toán AI có thể потенtiện phát hiện các dấu hiệu của bệnh Alzheimer bằng cách phân tích cách viết và tìm kiếm các mẫu ngôn ngữ.

Các nhà nghiên cứu AI khác đã phát triển các mô hình nhằm dự đoán sự phát triển của bệnh Alzheimer bằng cách phân tích các bản quét PET hoặc bằng cách giải thích dữ liệu thử nghiệm lâm sàng. Các mô hình này được đào tạo trên dữ liệu gần đây, nhưng mô hình được phát triển bởi nhóm IBM-Pfizer được đào tạo trên dữ liệu từ nghiên cứu Framingham Heart, bao gồm dữ liệu về hơn 14.000 người trong ba thế hệ và sáu thập kỷ. Bản chất lâu dài của dữ liệu này rất quan trọng, vì nếu AI có thể đáng tin cậy phát hiện các mẫu trong các dân số lớn trong thời gian dài, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán sự biểu hiện của bệnh Alzheimer nhiều năm trước khi các kỹ thuật chẩn đoán hiện tại.

Theo Phó chủ tịch IBM về chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống, Ajay Royyuru, các mô hình AI được phát triển bởi nhóm nghiên cứu có thể hoạt động như một công cụ giúp các chuyên gia y tế có manh mối về sự phát triển có thể của bệnh Alzheimer trước khi thực hiện các xét nghiệm lâm sàng. Các mô hình này có thể hoạt động như hệ thống cảnh báo sớm, khuyến khích các chuyên gia y tế thực hiện các xét nghiệm rộng hơn.

Để đào tạo các mô hình AI, nhóm nghiên cứu đã sử dụng các bản ghi lại các câu trả lời viết tay cho các câu hỏi khác nhau. Các tham gia nghiên cứu Framingham Heart được yêu cầu mô tả một bức tranh về một cảnh sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. Các câu trả lời được tạo ra bởi các người tham gia được số hóa và các bản ghi lại được đưa vào các thuật toán học máy như dữ liệu đào tạo. Theo IBM, các mô hình đã có thể phát hiện các tính năng ngôn ngữ nhất định liên quan đến sự phát triển của các rối loạn thần kinh. Các chuyên gia lâm sàng đã lâu tìm thấy rằng việc sử dụng các từ lặp lại, lỗi chính tả và sự ưu tiên cho các câu đơn giản hơn các câu phức tạp có thể là dấu hiệu của sự tiến triển của bệnh Alzheimer, và các mô hình AI cũng đã phát hiện ra các tính năng này.

Theo kết quả của nghiên cứu, mô hình chính đã đạt được độ chính xác khoảng 70% trong việc dự đoán những người tham gia nghiên cứu ban đầu cuối cùng sẽ phát triển bệnh Alzheimer vào tuổi 85. Các mô hình, và do đó kết quả, được suy ra từ dữ liệu lịch sử trong nghiên cứu ban đầu. Chúng không thực sự dự đoán các sự kiện trong tương lai. Ngoài ra, mô hình AI được đào tạo trên phân khúc dân số già nhất của Framingham. Dân số này chủ yếu là người da trắng không phải gốc Tây Ban Nha, và do đó, có hạn chế về mức độ tổng quát hóa kết quả cho các dân tộc và dân số khác trên thế giới. Kích thước mẫu cho nghiên cứu khá nhỏ, bao gồm chỉ 40 cá nhân phát triển sa sút trí tuệ và 40 người không.

Mặc dù có những hạn chế này, nghiên cứu có giá trị như một trong những nghiên cứu đầu tiên phân tích dữ liệu thực tế quy mô lớn thu thập trong thời gian dài. Độ chính xác của mô hình có thể tăng nếu các tính năng bị bỏ qua trong nghiên cứu được bao gồm trong dữ liệu đào tạo trong tương lai, chẳng hạn như chữ viết tay. Một cách tiếp cận tương tự cũng có thể được sử dụng với các bản ghi âm giọng nói, bao gồm cả các khoảng dừng không được thể hiện trong ngôn ngữ viết.

Theo Royyuru, lợi thế của việc sử dụng mẫu ngôn ngữ là, bất kể mẫu là nói hay viết, chúng là các phương pháp không xâm lấn để xác định tình trạng nhận thức của con người. Việc thu thập dữ liệu ngôn ngữ có thể được thực hiện từ xa và tương đối rẻ bằng cách tận dụng internet, mặc dù điều quan trọng là phải có các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư và sự đồng ý thông tin khi thu thập dữ liệu như vậy.

Tác giả đồng tác giả của nghiên cứu và nhà nghiên cứu về hình ảnh thần kinh và tâm thần học tính toán tại IBM, Guillermo Cecchi, đã giải thích với Scientific American rằng quá trình này đang được áp dụng để hiểu các dạng bệnh khác:

“Chúng tôi đang trong quá trình tận dụng công nghệ này để hiểu rõ hơn về các bệnh như tâm thần phân liệt, [teo cơ vận động] và bệnh Parkinson, và chúng tôi đang thực hiện các nghiên cứu tương lai [đó] phân tích các mẫu giọng nói, được thực hiện với sự đồng ý từ các thử nghiệm ngôn ngữ nhận thức tương tự.”