Strojové učení může pomoci předpovědět psychózu pomocí jazykové analýzy

Nová metoda strojového učení může s 93 procentní přesností předpovědět, zda se u osoby s rizikem psychózy bude porucha dále rozvíjet.

Metoda vyvinutá vědci z Emory University a Harvard University zjistila, že vyšší než běžné používání slov souvisejících se zvukem v kombinaci s vyšší mírou používání slov s podobným významem znamená, že na obzoru je pravděpodobně psychóza.

Dokonce ani vyškolení lékaři si nevšimli, jak lidé s rizikem psychózy používají více slov spojených se zvukem, než je průměr, ačkoli abnormální sluchové vnímání je varovným signálem.

"Pokoušet se slyšet tyto jemnosti v rozhovorech s lidmi je jako zkoušet vidět mikroskopické zárodky očima," říká Neguine Rezaii, první autor článku. "Automatizovaná technika, kterou jsme vyvinuli, je opravdu citlivý nástroj pro detekci těchto skrytých vzorů." Je to jako mikroskop pro varovné příznaky psychózy. “

K nástupu schizofrenie a dalších psychotických poruch obvykle dochází na počátku 20. let, přičemž včasné varovné příznaky - známé jako prodromální syndrom - začínající kolem 17. roku věku. U přibližně 25 až 30 procent mladých lidí s prodromálním syndromem se nakonec rozvine schizofrenie nebo jiná psychotická porucha.

V současné době neexistuje lék na psychózu. Prostřednictvím strukturovaných rozhovorů a kognitivních testů mohou vyškolení lékaři předpovídat psychózy s přesností přibližně 80 procent u pacientů s prodromálním syndromem.

Nyní je výzkum pomocí strojového učení, což je forma umělé inteligence, která dokáže odhalit skryté vzorce, jedním z mnoha pokračujících snah o zefektivnění diagnostických metod, identifikaci nových proměnných a zlepšení přesnosti předpovědí.

"Dříve bylo známo, že jemné rysy budoucí psychózy jsou přítomny v lidském jazyce, ale k odhalení skrytých podrobností o těchto vlastnostech jsme použili strojové učení," říká hlavní autor Phillip Wolff, profesor psychologie v Emory. Wolffova laboratoř se zaměřuje na jazykovou sémantiku a strojové učení k předvídání rozhodování a duševního zdraví.

Pro tuto studii vědci nejprve pomocí strojového učení stanovili „normy“ pro konverzační jazyk. Napájeli počítačový softwarový program online konverzacemi 30 000 uživatelů platformy Reddit, platformy sociálních médií, kde lidé neformálně diskutují o celé řadě témat.

Softwarový program, známý jako Word2Vec, používá algoritmus ke změně jednotlivých slov na vektory (matematický termín označující polohu jednoho bodu v prostoru vzhledem k druhému). Jinými slovy, program přiřadil každé slovo umístění v sémantickém prostoru na základě jeho významu. Slova s ​​podobnými významy byla umístěna blíže k sobě než slova s ​​velmi odlišnými významy.

Laboratoř Wolff také vyvinula počítačový program pro provádění „rozbalování vektorů“ nebo analýzy sémantické hustoty používání slov. Rozbalování vektorů umožnilo vědcům kvantifikovat, kolik informací bylo zabaleno do každé věty.

Po vytvoření základní linie „normálních“ údajů použili vědci stejné techniky i při diagnostických rozhovorech 40 mladých lidí s vysokým rizikem psychózy. Automatizované analýzy účastnických vzorků byly poté porovnány s normálním základním vzorkem.

Výsledky ukázaly, že vyšší než běžné používání slov souvisejících se zvukem spolu s vyšší mírou používání slov se stejným významem znamená, že pravděpodobně dojde k psychóze.

Silné stránky studie zahrnují jednoduchost použití pouze dvou proměnných - z nichž obě mají silný teoretický základ - replikace výsledků v zadržovací datové sadě a vysoká přesnost jejích předpovědí na více než 90 procent.

"V klinické sféře nám často chybí přesnost," říká Rezaii. "Potřebujeme více kvantifikovaných a objektivních způsobů měření jemných proměnných, jako jsou ty, které jsou skryté v používání jazyka."

Rezaii a Wolff nyní shromažďují větší soubory dat a testují aplikaci svých metod na řadu neuropsychiatrických onemocnění, včetně demence.

"Tento výzkum je zajímavý nejen svým potenciálem odhalit více o duševních onemocněních, ale také pochopením toho, jak mysl funguje - jak spojuje nápady," říká Wolff. "Technologie strojového učení postupuje tak rychle, že nám poskytuje nástroje pro získávání dat lidské mysli."

Spoluautorka Elaine Walkerová, profesorka psychologie a neurovědy Emory, říká: „Pokud dokážeme identifikovat jedince, kteří jsou dříve ohroženi, a použijeme preventivní zásahy, možná dokážeme deficity zvrátit.“

Zjištění jsou zveřejněna v časopise npj schizofrenie.

Zdroj: Emory Health Sciences