Ordinateur appris à détecter la démence avec une précision de 93%

La peur de la folie est l'une des phobies les plus puissantes de l'Homo sapiens. Il y a deux cents ans, Alexandre Pouchkine a écrit à ce sujet son fameux «Dieu ne plaise, je perds la tête». Aujourd'hui, au XXIe siècle progressif, peu de choses ont changé et nous avons encore peur des troubles mentaux acquis. Par exemple, en Russie, la démence fait plus peur aux personnes que le cancer et les accidents vasculaires cérébraux: 45% des répondants l'ont qualifiée de maladie la plus terrible de la vieillesse (données d' enquête sur le portail Health Mail.ru).

Heureusement, la médecine lutte aujourd'hui avec plus de succès contre la démence qu'à l'époque Pouchkine. Avec un diagnostic précoce, la dégradation de la personnalité peut être évitée et les capacités cognitives préservées. Et récemment, un programme a été développé à l'Université d'Osaka pour le diagnostic précoce de la démence basé sur l'intelligence artificielle. Le projet a utilisé des algorithmes d'apprentissage automatique et des données obtenues dans le cadre du travail avec des personnes malades et en bonne santé; la précision du diagnostic était de 93%.

Qu'est-ce que la démence et comment est-elle reconnue

Commençons par la définition. Démence - démence acquise, déclin persistant de l'activité cognitive avec perte de connaissances et de compétences pratiques et difficulté ou impossibilité d'en acquérir de nouvelles. Elle survient à la suite de lésions cérébrales, le plus souvent à un âge avancé. La démence s'accompagne de la maladie d'Alzheimer (elle représente jusqu'à 60% des cas), d'une hydrocéphalie normotensive, de tumeurs intracrâniennes et d'abcès.

Reconnaître la démence «à l'œil nu» n'est pas facile: même les proches peuvent ne pas remarquer pendant des années que quelque chose ne va pas avec une personne. Et quand ils découvrent que leur parent oublie leur nom ou se perd en chemin vers le magasin, les changements cérébraux vont déjà trop loin.

Une telle «cécité» est principalement due au fait que la démence dans notre société est stigmatisée et que les gens en savent peu. Une caractéristique du trouble joue également un rôle: les changements se produisent progressivement.

Cependant, les médecins sont capables de reconnaître la démence dès les premiers stades. Pour cela, des tests psychologiques sont effectués avec le patient (l'un des plus célèbres est le test de Wexler), et pour confirmer le diagnostic, ils passent des tests de liquide céphalo-rachidien et réalisent une IRM.

«Le test de Wexler (ou l'échelle de Wechsler) est l'un des tests les plus connus pour mesurer le niveau de développement intellectuel. Conçu par David Wexler en 1939. Le test est basé sur le modèle hiérarchique de l'intelligence de D. Wexler et diagnostique l'intelligence générale et ses composantes - intelligences verbales et non verbales. " Wikipédia

Le système existant est encombrant et peu pratique, car le patient doit rencontrer un neurologue et prendre le temps de passer les tests. Si toutes les personnes âgées sont contrôlées chaque année pour des symptômes de démence, le fardeau des médecins augmentera plusieurs fois.


L'OMS prévoit une triple augmentation des cas de démence d'ici 2050

AI pour aider

Une solution au problème a été proposée à l'Université d'Osaka: en coopération avec le Nara Institute of Science and Technology, ils ont développé un programme qui mène des entretiens avec des personnes et analyse sa parole et ses expressions faciales. Le programme est basé sur l'intelligence artificielle; il a étudié sur la base d'entretiens avec des personnes en bonne santé et avec un diagnostic confirmé de démence. Le programme classe les personnes «avec des symptômes de démence» ou «sans symptômes de démence» avec une précision de 93%. Cela correspond à la méthode «analogique» la plus efficace.

Comment ça marche

En passant un test informatique pour la démence, les personnes âgées communiquent avec l'avatar du programme - une fille animée. Elle pose des questions dupliquées en sous-titres et «écoute» les réponses. Après cela, le programme analyse la parole et les expressions faciales du participant au test par plusieurs paramètres et affiche le résultat.

Comme l'expliquent les scientifiques de Nara et d'Osaka dans une publication décrivant leur travail, ils ont créé un avatar qui a été «emprisonné» pour les personnes âgées: la jeune fille peinte a un rythme lent et après la phrase elle fait une pause. Les mots sont dupliqués en grands sous-titres. Lorsque le participant au test a répondu, le système reconnaît la déclaration, après quoi l'avatar hoche la tête. Les développeurs ont emprunté cette technique au programme d'animation populaire au Japon - MikuMikuDance: selon les utilisateurs, cela rend le personnage plus vivant.


Le test développé comprend plusieurs dialogues et scénarios: a) le patient parle de lui-même; b) sa capacité à concentrer ses yeux est testée; c) lecture; f) narration - le patient est invité à se souvenir d'une histoire; e) des questions aléatoires (par exemple, «Comment est votre appétit?»).

Il y a six blocs dans le test, qui sont construits sur différentes méthodes. La première est introductive (questions simples «Quel est votre nom?» Et «Quel âge avez-vous?»). Il présente l'utilisateur au système et donne le temps de s'habituer à la gestion. Les blocs suivants sont basés sur deux méthodes faisant autorité pour évaluer les capacités cognitives: le test de Wexler et la brève échelle d'évaluation de l'état mental (MMSE). Il y a aussi un bloc de questions et réponses aléatoires dans le test («Quelle année est-ce?», «Dormez-vous bien?», «Qui est le Premier ministre du Japon?»), Dans les réponses auxquelles le programme analyse moins les informations que les paramètres de la parole.

Dans le travail, les scientifiques se sont appuyés sur des études du discours des personnes atteintes de démence: elles ont du mal à comprendre les phrases, prennent des mots pendant longtemps et leur vocabulaire actif est réduit. Mais afin d'analyser la parole dans tous les paramètres sélectionnés, le programme a nécessité de longues semaines d'apprentissage automatique.

Outils et méthodologie

Pour collecter le matériel, 29 participants ont été sélectionnés: 14 - patients de l'hôpital universitaire d'Osaka avec un diagnostic confirmé de démence; 15 - les personnes âgées sans ce diagnostic. Chacun d'eux a écouté les questions du test et y a répondu.

Après cela, les développeurs ont séparé les fichiers audio de la vidéo et transcrit manuellement les données à l'aide de l'application Audacity, divisant le discours en déclarations distinctes. Par la suite, les matériaux ont été analysés pour plusieurs facteurs.

1) Fonctions vocales: puissance vocale, vitesse d'articulation et enrouement. Les paramètres ont été estimés sur la base du spectrogramme. L'écart entre les questions de l'avatar et les réponses du répondant a également été analysé.

2) Caractéristiques de la langue. À l'aide du programme Mecab, nous avons analysé le nombre de mots significatifs et de «sons d'incertitude» - «mmmm», «ehhh». La fréquence d'utilisation des mêmes mots et leur relation avec les «sons d'incertitude» donnent une évaluation approximative du vocabulaire.

3) Image. Les développeurs ont identifié à partir des vidéos représentant des modèles féminins 31 échantillons de visages heureux et 30 neutres. 68 traits ont été analysés sur chacun des visages (la hauteur des sourcils, les coins des lèvres, la largeur des yeux et autres). Sur la base de ces données, l'IA a appris à déterminer s'il y avait un sourire sur le visage.

Au cours de l'entretien avec le répondant, le programme a déterminé pour chaque cadre si le répondant sourit ou non; les statistiques collectées étaient appelées "indice de sourire". Les personnes atteintes d'Alzheimer ont tendance à sourire plus souvent, de sorte que cet indice sera surestimé. Et avec d'autres troubles mentaux associés à la démence, l'émotivité, au contraire, diminue.

La direction du regard a également été surveillée: des études montrent que certains patients atteints de démence cessent de maintenir un contact visuel avec l'interlocuteur.

Pour traiter les résultats, nous avons utilisé l'algorithme Support Vector Machines (SVM, ou la méthode des vecteurs support) avec un noyau linéaire et une régression logique. Il s'agit d'un classificateur binaire qui résout efficacement la tâche: affecter le répondant au groupe «avec symptômes de démence» ou «sans symptômes de démence».

Perspectives

Les développeurs prévoient d'adapter le programme à d'autres langues et à d'autres types nationaux de personnes (elle a étudié en japonais). Il est également prévu d'améliorer les modules. Tout d'abord, prenez un nouvel ensemble de données pour analyser les expressions faciales, basé sur les visages non pas de jeunes modèles, mais de personnes âgées. Cela augmentera la précision de la reconnaissance des expressions. Deuxièmement, élargissez le groupe témoin pour recevoir plus de données de personnes atteintes de divers types de troubles mentaux. Il est prévu que le programme apprenne non seulement à confirmer la présence de symptômes de démence, mais aussi à déterminer son type par des signes externes: cela sera important lorsqu'un médecin établit un diagnostic.

PS En novembre, Smile-Expo tiendra deux conférences sur l'intelligence artificielle: à Kiev (14 novembre) et à Moscou (22 novembre).

À Moscou, les conférenciers parleront d'intelligence artificielle, de Big Data, de machine learning, de chat bots et de sécurité de l'information; comparera l'intelligence artificielle et l'automatisation des processus robotiques (simuler les actions des utilisateurs à l'aide de programmes). La conférence accueillera un panel de discussion sur le thème «Intelligence artificielle et Internet des objets: attentes et réalité».

A Kiev, le principal objectif de la conférence sera la structuration des connaissances sur l'automatisation des processus d'affaires utilisant l'intelligence artificielle. L'accent sera mis sur la mise en œuvre de l'IA dans les processus métier: domaines de mise en œuvre rentables, calcul de l'efficacité, gestion de projet.