Analiza vorbirii poate prezice riscul de psihoză

Cercetătorii spun că un program automat de analiză a vorbirii poate determina riscul ca un tânăr să dezvolte psihoză.

Într-un nou studiu, oamenii de știință de la Columbia University Medical Center, New York State Psychiatric Institute și IBM TJ Watson Research Center au descoperit că un program de analiză computerizată a diferențiat corect între tinerii cu risc care au dezvoltat psihoză pe o perioadă de doi ani și jumătate. iar cei care nu.

Cercetătorii spun că studiul dovezii de principiu a constatat că analiza computerizată a furnizat o clasificare mai precisă decât evaluările clinice. Studiul apare în NPJ-Schizofrenie.

Experții explică faptul că aproximativ un procent din populația cu vârsta cuprinsă între 14 și 27 de ani este considerat a avea un risc clinic ridicat (CHR) de psihoză. Indivizii CHR au simptome precum gândirea neobișnuită sau tangențială, modificările perceptive și suspiciunea.

Aproximativ 20% vor continua să experimenteze un episod psihotic complet. Identificarea celor care se încadrează în acea categorie de 20% înainte de apariția psihozei a fost un obiectiv evaziv. Identificarea timpurie ar putea duce la intervenție și sprijin care ar putea întârzia, atenua sau chiar preveni apariția bolilor mentale grave.

Interesant este că vorbirea oferă o fereastră unică în minte, oferind indicii importante despre ceea ce gândesc și simt oamenii. Participanții la studiu au participat la un interviu narativ deschis, în care au descris experiențele lor subiective.

Aceste interviuri au fost transcrise și apoi analizate de computer pentru modele de vorbire, inclusiv semantică (semnificație) și sintaxă (structură).

Cercetătorii explică faptul că software-ul a stabilit coerența semantică a fiecărui pacient (cât de bine a rămas la subiect) și structura sintactică, cum ar fi lungimea frazelor și utilizarea cuvintelor determinante care leagă frazele.

Un psihiatru clinic poate recunoaște intuitiv aceste semne ale gândurilor dezorganizate într-un interviu tradițional, dar o mașină poate spori ceea ce se aude măsurând cu precizie variabilele.

Participanții au fost apoi urmăriți timp de doi ani și jumătate.

Anchetatorii au descoperit că caracteristicile cheie ale vorbirii erau predictive pentru viitoarele probleme mentale. În mod specific, caracteristicile vorbirii care preziceau apariția psihozei includeau pauze în fluxul de semnificație de la o propoziție la alta și vorbirea care se caracteriza prin fraze mai scurte, cu mai puțină elaborare.

Instrumentul de clasificare a vorbirii dezvoltat în acest studiu pentru a sorta mecanic aceste caracteristici specifice legate de simptome a atins o precizie de 100%. Adică, analiza computerizată a diferențiat corect între cei cinci indivizi care au experimentat ulterior un episod psihotic și cei 29 care nu.

Anchetatorii cred că aceste rezultate sugerează că această metodă ar putea identifica tulburarea gândirii în forma sa cea mai timpurie, cea mai subtilă, cu ani înainte de apariția psihozei. Tulburarea gândirii este o componentă cheie a schizofreniei, dar cuantificarea ei s-a dovedit dificilă.

Pentru domeniul cercetării schizofreniei și pentru psihiatrie mai larg, abordarea deschide posibilitatea ca noua tehnologie să ajute la prognosticul și diagnosticul tulburărilor mentale severe și să urmărească răspunsul la tratament.

Analiza automată a vorbirii este ieftină, portabilă, rapidă și neinvazivă. Are potențialul de a fi un instrument puternic care poate completa interviurile clinice și evaluările.

Cu toate acestea, anchetatorii spun că sunt necesare cercetări suplimentare cu un al doilea grup mai mare de indivizi cu risc pentru a vedea dacă această capacitate automată de a prezice debutul psihozei este atât robustă, cât și fiabilă.

Această cercetare poate facilita, de asemenea, intervenții diagnostice suplimentare, deoarece analiza automată a vorbirii ar putea fi utilizată împreună cu neuroimagistica pentru a obține o mai bună înțelegere a tulburărilor de gândire precoce și a noilor abordări pentru tratament.

Sursă: Columbia University Medical Center / EurekAlert