Învățarea automată poate ajuta la prezicerea psihozei prin analiza limbajului

O nouă metodă de învățare automată poate prezice cu o precizie de 93% dacă o persoană cu risc de psihoză va continua să dezvolte tulburarea.

Metoda, dezvoltată de oamenii de știință de la Universitatea Emory și Universitatea Harvard, a descoperit că utilizarea mai mare decât în ​​mod normal a cuvintelor legate de sunet, combinată cu o rată mai mare de utilizare a cuvintelor cu semnificație similară, însemna că psihoza era probabil la orizont.

Chiar și clinicienii instruiți nu au observat cum oamenii cu risc de psihoză folosesc mai multe cuvinte asociate cu sunetul decât media, deși percepția auditivă anormală este un semn de avertizare timpurie.

„A încerca să auzi aceste subtilități în conversațiile cu oamenii este ca și cum ai încerca să vezi germenii microscopici cu ochii tăi”, spune Neguine Rezaii, primul autor al lucrării. „Tehnica automatizată pe care am dezvoltat-o ​​este un instrument foarte sensibil pentru a detecta aceste tipare ascunse. Este ca un microscop pentru semne de avertizare a psihozei ".

Debutul schizofreniei și al altor tulburări psihotice apare de obicei la începutul anilor '20, cu semne de avertizare timpurie - cunoscute sub numele de sindrom prodromal - care încep în jurul vârstei de 17 ani. Aproximativ 25 până la 30% dintre tinerii cu sindrom prodromal vor dezvolta în cele din urmă schizofrenie sau o altă tulburare psihotică.

În prezent, nu există nici un remediu pentru psihoză. Prin interviuri structurate și teste cognitive, clinicienii instruiți pot prezice psihozele cu o precizie de aproximativ 80% la cei cu sindrom prodromal.

Acum, cercetarea cu învățarea automată, o formă de inteligență artificială care poate descoperi tipare ascunse, este unul dintre multele eforturi în curs de eficientizare a metodelor de diagnostic, identificarea de noi variabile și îmbunătățirea acurateței predicțiilor.

„Se știa anterior că trăsăturile subtile ale psihozei viitoare sunt prezente în limbajul oamenilor, dar am folosit învățarea automată pentru a descoperi detalii ascunse despre aceste trăsături”, spune autorul principal Phillip Wolff, profesor de psihologie la Emory. Laboratorul lui Wolff se concentrează pe semantica limbajului și pe învățarea automată pentru a prezice luarea deciziilor și sănătatea mintală.

Pentru studiu, cercetătorii au folosit mai întâi învățarea automată pentru a stabili „norme” pentru limbajul conversațional. Au hrănit un program de software pentru conversațiile online ale a 30.000 de utilizatori ai Reddit, o platformă de socializare în care oamenii au discuții informale despre o serie de subiecte.

Programul software, cunoscut sub numele de Word2Vec, folosește un algoritm pentru a schimba cuvintele individuale în vectori (un termen matematic care se referă la poziția unui punct din spațiu în raport cu altul). Cu alte cuvinte, programul a atribuit fiecare cuvânt unei locații într-un spațiu semantic pe baza semnificației sale. Cuvintele cu semnificații similare au fost poziționate mai aproape decât cele cu semnificații foarte diferite.

De asemenea, laboratorul Wolff a dezvoltat un program de calculator pentru a efectua „despachetarea vectorilor” sau analiza densității semantice a utilizării cuvintelor. Despachetarea vectorială a permis cercetătorilor să cuantifice cât de multe informații au fost împachetate în fiecare propoziție.

După generarea unei linii de bază de date „normale”, cercetătorii au aplicat aceleași tehnici la interviurile de diagnostic a 40 de tineri cu risc crescut de psihoză. Analizele automatizate ale eșantioanelor participante au fost apoi comparate cu eșantionul inițial normal.

Rezultatele au arătat că utilizarea mai mare decât în ​​mod normal a cuvintelor legate de sunet, împreună cu o rată mai mare de utilizare a cuvintelor cu semnificație similară, a însemnat că s-ar putea să apară psihoze.

Punctele forte ale studiului includ simplitatea utilizării a doar două variabile - ambele având o bază teoretică puternică - replicarea rezultatelor într-un set de date restrâns și precizia ridicată a predicțiilor sale, peste 90%.

„În domeniul clinic, deseori ne lipsește precizia”, spune Rezaii. „Avem nevoie de modalități obiective mai mult cuantificate de a măsura variabile subtile, cum ar fi cele ascunse în utilizarea limbii.”

Rezaii și Wolff colectează acum seturi de date mai mari și testează aplicarea metodelor lor pe o varietate de boli neuropsihiatrice, inclusiv demența.

„Această cercetare este interesantă nu doar pentru potențialul său de a dezvălui mai multe despre bolile mintale, ci și pentru înțelegerea modului în care funcționează mintea - cum pune ideile laolaltă”, spune Wolff. „Tehnologia de învățare automată avansează atât de rapid încât ne oferă instrumente pentru a extrage mintea umană.”

Co-autorul Elaine Walker, profesor Emory de psihologie și neuroștiințe, spune „Dacă putem identifica indivizii care sunt expuși riscului mai devreme și folosim intervenții preventive, am putea fi capabili să inversăm deficitele”.

Constatările sunt publicate în jurnal npj Schizofrenie.

Sursa: Emory Health Sciences