Компьютер научили определять деменцию с точностью 93%

К счастью, медицина сегодня борется с деменцией гораздо успешнее, чем в пушкинскую эпоху. При ранней диагностике можно предотвратить распад личности и сохранить когнитивные способности. А недавно в университете Осака разработали программу для ранней диагностики деменции на базе искусственного интеллекта. В проекте использовали алгоритмы машинного обучения и данные, полученные в процессе работы с больными и здоровыми людьми; точность диагностики составила 93%.

Что такое деменция и как ее распознают

Начнем с определения. Деменция — приобретенное слабоумие, стойкое снижение познавательной деятельности с утратой знаний и практических навыков и затруднением или невозможностью приобретения новых. Происходит в результате поражений мозга, чаще всего в старости. Деменцией сопровождаются болезнь Альцгеймера (на нее приходится до 60% случаев), нормотензивная гидроцефалия, внутричерепные опухоли и абсцессы.

Распознавать деменцию «на глаз» непросто: даже близкие люди могут годами не замечать, что с человеком что-то не так. А когда обнаруживают, что их родственник забывает свое имя или заблудился по пути к магазину, изменения мозга уже заходят слишком далеко.

Такая «слепота» вызвана в основном тем, что деменция в нашем обществе стигматизирована и люди мало знают о ней. Играет роль и особенность расстройства: изменения происходят постепенно.

Тем не менее, врачи умеют распознавать деменцию на ранних стадиях. Для этого с пациентом проводят психологические тесты (один из самых известных — тест Векслера), а для подтверждения диагноза берут анализы спинномозговой жидкости и проводят МРТ.

«Тест Векслера (или Шкала Векслера) является одним из самых известных тестов для измерения уровня интеллектуального развития. Разработана Дэвидом Векслером в 1939 году. Тест основан на иерархической модели интеллекта Д. Векслера и диагностирует общий интеллект и его составляющие — вербальный и невербальный интеллекты». Википедия

Существующая система громоздкая и не очень удобная, потому что пациенту необходимо встретиться с неврологом и уделить время прохождению тестов. Если ежегодно проверять всех пожилых людей на симптомы деменции, нагрузка на врачей возрастет в несколько раз.

ВОЗ прогнозирует троекратный рост случаев заболевания деменцией к 2050 году

ИИ в помощь

Решение проблемы предложили в университете Осака: в сотрудничестве c Институтом науки и технологий Нары здесь разработали программу, которая проводит с человеком интервью и анализирует его речь и мимику. В основе программы — искусственный интеллект; он обучался на материалах интервью со здоровыми людьми и с теми, у кого подтвержден диагноз «деменция». Программа относит людей в категорию «с симптомами деменции» или «без симптомов деменции» с точностью 93%. Это соответствует самым эффективным из «аналоговых» методик.

Как это работает

Проходя компьютерный тест на деменцию, пожилые люди общаются с аватаром программы — анимированной девушкой. Она задает вопросы, которые дублируются субтитрами, и «выслушивает» ответы. После этого программа анализирует речь и мимику участника теста по нескольким параметрам и выводит результат.

Как поясняют ученые из Нары и Осаки в публикации, описывающей их работу, они создавали аватар, «заточенный» под пожилых собеседников: у нарисованной девушки медленный темп речи, и после фразы она делает длинные паузы. Слова дублируются крупными субтитрами. Когда участник теста ответил, система распознает высказывание, после чего аватар кивает головой. Такой прием разработчики позаимствовали у популярной в Японии программы для создания анимации — MikuMikuDance: по мнению пользователей, это делает персонажа более живым.

Разработанный тест включает несколько диалогов и сценариев: a) пациент рассказывает о себе; b) проверяется его способность концентрировать взгляд; c) чтение; f) рассказывание — пациента просят вспомнить какую-нибудь историю; e) случайные вопросы (например, «Как у вас с аппетитом?»).

В тесте шесть блоков, которые построены на разных методиках. Первый — вводный (простые вопросы «Как вас зовут?» и «Сколько вам лет?»). Он знакомит пользователя с системой и дает время привыкнуть к управлению. Дальше следуют блоки на основе двух авторитетных методик оценки когнитивных способностей: теста Векслера и краткой шкалы оценки психического статуса (MMSE). Еще в тесте есть блок случайных вопросов и ответов («Какой сейчас год?», «Хорошо ли вы спите?», «Кто премьер-министр Японии?»), в ответах на которые программа анализирует не столько информацию, сколько параметры речи.

В работе ученые опирались на исследования речи людей с деменцией: они испытывают трудности с пониманием фраз, долго подбирают слова, а их активный словарный запас сокращается. Но чтобы анализировать речь по всем выбранным параметрам, программе понадобились долгие недели машинного обучения.

Инструменты и методология

Для сбора материалов выбрали 29 участников: 14 — пациенты университетской больницы Осака с подтвержденным диагнозом «деменция»; 15 — пожилые люди без этого диагноза. Каждый из них прослушал вопросы теста и ответил на них.

После этого разработчики отделили аудиофайлы от видео и вручную транскрибировали данные с помощью приложения Audacity, разбив речь на отдельные высказывания. Затем материалы проанализировали по нескольким факторам.

1) Особенности речи: мощность голоса, скорость артикуляции и хриплость. Параметры оценивались на основе спектрограммы. Также анализировали промежуток между вопросами аватара и ответами респондента.

2) Особенности языка. С помощью программы Mecab проанализировали количество значимых слов и «звуков неуверенности» — «mmmm», «ehhh». Частота употребления одних и тех же слов и их соотношение со «звуками неуверенности» дает приблизительную оценку словарного запаса.

3) Изображение. Разработчики выделили из видеороликов, изображающих девушек-моделей, 31 образец радостных лиц и 30 — нейтральных. В каждом из лиц было проанализировано 68 черт (высота бровей, уголков губ, ширина глаз и другие). На основе этих данных ИИ научился определять, есть ли на лице улыбка.

Во время интервью с респондентом программа определяла для каждого кадра, улыбается респондент или нет; собранную статистику назвали «индекс улыбки». Людям с болезнью Альцгеймера свойственно улыбаться чаще, поэтому у них этот индекс будет завышен. А при других ментальных расстройствах, сопутствующих деменции, эмоциональность, наоборот, снижается.

Отслеживалось и направление взгляда: исследования показывают, что часть пациентов с деменцией перестает сохранять зрительный контакт с собеседником.

Для обработки результатов использовали алгоритм Support Vector Machines (SVM, или метод опорных векторов) с линейным ядром и логической регрессией. Это бинарный классификатор, который эффективно решает поставленную задачу: отнести респондента к группе «с симптомами деменции» или «без симптомов деменции».

Перспективы

Разработчики планируют адаптировать программу для других языков и иных национальных типов лиц (она обучалась на японцах). Также планируется усовершенствовать модули. Во-первых, взять новый набор данных для анализа мимики, основанный на лицах не юных моделей, а пожилых людей. Это повысит точность распознавания выражений. Во-вторых, расширить контрольную группу, чтобы получит больше данных людей с различными видами ментальных расстройств. Планируется, что программа научится не только подтверждать наличие симптомов деменции, но и определять ее разновидность по внешним признакам: это будет важно при постановке диагноза врачом.

P.S. В ноябре Smile-Expo проведет две конференции, посвященные искусственному интеллекту: в Киеве (14 ноября) и в Москве (20 ноября).

В Москве спикеры конференции будут говорить об искусственном интеллекте, Big Data, машинном обучении, чат-ботах и информационной безопасности; проведут сравнение искусственного интеллекта и Robotic Process Automation (имитации действий пользователей с помощью программ). На конференции пройдет дискуссионная панель на тему «Искусственный интеллект и Интернет вещей: ожидание и реальность».

В Киеве главной задачей конференции будет структуризация знаний об автоматизации бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта. В фокусе внимания будет внедрение ИИ в бизнес-процессы: выгодные области внедрения, расчет эффективности, проектный менеджмент.