Computador ensinado a detectar demência com uma precisão de 93%

O medo da loucura é uma das fobias mais poderosas do Homo sapiens. Duzentos anos atrás, Alexander Pushkin escreveu sobre isso seu famoso "Deus não permita que eu enlouqueça". Agora, no século XXI progressivo, pouco mudou e ainda temos medo de transtornos mentais adquiridos. Por exemplo, na Rússia, a demência assusta mais as pessoas do que o câncer e o derrame: 45% dos entrevistados consideraram a doença mais terrível da velhice (dados da pesquisa no portal Health Mail.ru).

Felizmente, a medicina hoje está lutando com demência com muito mais êxito do que na era Pushkin. Com o diagnóstico precoce, a deterioração da personalidade pode ser evitada e as habilidades cognitivas preservadas. E, recentemente, um programa foi desenvolvido na Universidade de Osaka para o diagnóstico precoce de demência baseado em inteligência artificial. O projeto utilizou algoritmos de aprendizado de máquina e dados obtidos no processo de trabalho com pessoas doentes e saudáveis; a precisão do diagnóstico foi de 93%.

O que é demência e como é reconhecido

Vamos começar com a definição. Demência - demência adquirida, um declínio persistente da atividade cognitiva com a perda de conhecimentos e habilidades práticas e a dificuldade ou impossibilidade de adquirir novas. Ocorre como resultado de dano cerebral, na maioria das vezes na velhice. A demência é acompanhada pela doença de Alzheimer (é responsável por até 60% dos casos), hidrocefalia normotensa, tumores intracranianos e abscessos.

Reconhecer demência “a olho nu” não é fácil: mesmo pessoas próximas podem não perceber há anos que algo está errado com uma pessoa. E quando descobrem que seu parente está esquecendo seu nome ou se perdendo no caminho para a loja, as alterações cerebrais já vão longe demais.

Essa "cegueira" é causada principalmente pelo fato de que a demência em nossa sociedade é estigmatizada e as pessoas sabem pouco sobre ela. Uma característica do distúrbio também desempenha um papel: as mudanças ocorrem gradualmente.

No entanto, os médicos são capazes de reconhecer demência nos estágios iniciais. Para isso, são realizados testes psicológicos com o paciente (um dos mais famosos é o teste de Wexler) e, para confirmar o diagnóstico, realizam exames de líquido cefalorraquidiano e realizam ressonância magnética.

“O teste Wexler (ou a escala Wechsler) é um dos testes mais famosos para medir o nível de desenvolvimento intelectual. Projetado por David Wexler em 1939. O teste é baseado no modelo hierárquico de inteligência de D. Wexler e diagnostica a inteligência geral e seus componentes - inteligências verbais e não verbais ". Wikipedia

O sistema existente é complicado e pouco conveniente, porque o paciente precisa se encontrar com um neurologista e levar algum tempo para passar nos testes. Se todos os idosos forem verificados anualmente quanto a sintomas de demência, o ônus para os médicos aumentará várias vezes.


OMS prevê aumento triplo de casos de demência até 2050

IA para ajudar

Uma solução para o problema foi proposta na Universidade de Osaka: em colaboração com o Instituto Nara de Ciência e Tecnologia, eles desenvolveram um programa que conduz entrevistas com pessoas e analisa sua fala e expressões faciais. O programa é baseado em inteligência artificial; ele estudou com base em entrevistas com pessoas saudáveis ​​e com diagnóstico confirmado de demência. O programa classifica as pessoas como "com sintomas de demência" ou "sem sintomas de demência", com uma precisão de 93%. Isso corresponde ao mais eficaz dos métodos "analógicos".

Como isso funciona

Passando em um teste de computador para demência, os idosos se comunicam com o avatar do programa - uma garota animada. Ela faz perguntas duplicadas em legendas e "escuta" as respostas. Depois disso, o programa analisa a fala e as expressões faciais do participante do teste por vários parâmetros e exibe o resultado.

Como os cientistas de Nara e Osaka explicam em uma publicação que descreve o trabalho deles, eles criaram um avatar "preso" para pessoas mais velhas: a garota pintada tem um ritmo lento de fala e, após a frase, faz uma pausa. As palavras são duplicadas em legendas grandes. Quando o participante do teste respondeu, o sistema reconhece a afirmação, após a qual o avatar acena com a cabeça. Os desenvolvedores emprestaram essa técnica do popular programa de animação no Japão - MikuMikuDance: de acordo com os usuários, isso torna o personagem mais vivo.


O teste desenvolvido inclui vários diálogos e cenários: a) o paciente fala sobre si mesmo; b) sua capacidade de concentrar os olhos é testada; c) leitura; f) contar histórias - o paciente é solicitado a relembrar uma história; e) perguntas aleatórias (por exemplo, "Como está seu apetite?").

Existem seis blocos no teste, baseados em métodos diferentes. O primeiro é introdutório (perguntas simples: "Qual é o seu nome?" E "Quantos anos você tem?"). Ele apresenta o usuário ao sistema e dá tempo para se acostumar com o gerenciamento. A seguir, são apresentados blocos baseados em dois métodos oficiais para avaliar as habilidades cognitivas: o teste de Wexler e a breve escala de avaliação do estado mental (MEEM). Há também um bloco de perguntas e respostas aleatórias no teste ("Em que ano?", "Você dorme bem?", "Quem é o primeiro-ministro do Japão?"). Nas respostas para as quais o programa analisa não tanto informações quanto parâmetros de fala.

No trabalho, os cientistas se baseavam em estudos da fala de pessoas com demência: têm dificuldade em entender frases, tomam palavras por um longo tempo e seu vocabulário ativo é reduzido. Mas, para analisar a fala em todos os parâmetros selecionados, o programa levou longas semanas de aprendizado de máquina.

Ferramentas e Metodologia

Para coletar materiais, foram selecionados 29 participantes: 14 - pacientes do Hospital Universitário de Osaka com diagnóstico confirmado de demência; 15 - idosos sem esse diagnóstico. Cada um deles ouviu as perguntas do teste e as respondeu.

Depois disso, os desenvolvedores separaram os arquivos de áudio do vídeo e transcreveram manualmente os dados usando o aplicativo Audacity, dividindo o discurso em declarações separadas. Posteriormente, os materiais foram analisados ​​por vários fatores.

1) Características da fala: poder da voz, velocidade de articulação e rouquidão. Os parâmetros foram estimados com base no espectrograma. Também foi analisada a diferença entre as perguntas do avatar e as respostas do entrevistado.

2) Recursos do idioma. Utilizando o programa Mecab, analisamos o número de palavras significativas e "sons de incerteza" - "mmmm", "ehhh". A frequência de uso das mesmas palavras e sua relação com os "sons da incerteza" fornece uma avaliação aproximada do vocabulário.

3) Imagem. Os desenvolvedores identificaram a partir dos vídeos que descreviam modelos femininas 31 amostras de rostos felizes e 30 neutros. Foram analisadas 68 características em cada uma das faces (altura das sobrancelhas, cantos dos lábios, largura dos olhos e outras). Com base nesses dados, a IA aprendeu a determinar se há um sorriso no rosto.

Durante a entrevista com o entrevistado, o programa determinou para cada quadro se o entrevistado sorria ou não; as estatísticas coletadas foram chamadas de "índice de sorriso". As pessoas com Alzheimer tendem a sorrir com mais frequência, portanto, esse índice será superestimado. E com outros transtornos mentais associados à demência, a emocionalidade, pelo contrário, diminui.

A direção do olhar também foi monitorada: estudos mostram que alguns pacientes com demência deixam de manter contato visual com o interlocutor.

Para processar os resultados, usamos o algoritmo Support Vector Machines (SVM, ou o método do vetor de suporte) com um kernel linear e regressão lógica. Este é um classificador binário que efetivamente resolve a tarefa: atribua o respondente ao grupo "com sintomas de demência" ou "sem sintomas de demência".

Perspectivas

Os desenvolvedores planejam adaptar o programa para outros idiomas e outros tipos nacionais de pessoas (ela estudou em japonês). Também está planejado melhorar os módulos. Primeiro, pegue um novo conjunto de dados para analisar expressões faciais, com base nos rostos de modelos não jovens, mas de pessoas mais velhas. Isso aumentará a precisão do reconhecimento de expressões. Em segundo lugar, expanda o grupo de controle para receber mais dados de pessoas com vários tipos de transtornos mentais. Está previsto que o programa aprenda não apenas a confirmar a presença de sintomas de demência, mas também a determinar seu tipo por sinais externos: isso será importante quando um médico fizer um diagnóstico.

PS Em novembro, a Smile-Expo realizará duas conferências sobre inteligência artificial: em Kiev (14 de novembro) e em Moscou (22 de novembro).

Em Moscou, os palestrantes da conferência falarão sobre inteligência artificial, Big Data, aprendizado de máquina, bots de bate-papo e segurança da informação; comparará inteligência artificial e automação de processo robótica (simular ações do usuário usando programas). A conferência sediará um painel de discussão sobre o tópico "Inteligência Artificial e Internet das Coisas: Expectativa e Realidade".

Em Kiev, o principal objetivo da conferência será a estruturação do conhecimento sobre a automação de processos de negócios usando inteligência artificial. O foco estará na implementação da IA ​​nos processos de negócios: áreas lucrativas de implementação, cálculo de eficiência, gerenciamento de projetos.