ИИ может предсказывать риск психоза на повседневном языке
Язык людей может дать подсказки об их будущем риске развития психоза. Ученые пришли к такому выводу после изучения тонких особенностей повседневной речи людей.
Исследователи из Университета Эмори в Атланте, Джорджия, и Гарвардского университета в Бостоне, Массачусетс, использовали метод машинного обучения для анализа языка в группе молодых людей из группы риска.
Они обнаружили, что могут предсказать, у каких людей разовьется психоз, с точностью до 93%.
Недавний npj шизофрения В учебном документе описывается, как команда разработала и протестировала метод.
Старший автор исследования Филлип Вольф, профессор психологии в Университете Эмори, объясняет, что более ранние исследования уже установили, что «тонкие черты психоза будущего присутствуют в языке людей». Однако он отметил, что «мы использовали машинное обучение, чтобы раскрыть скрытые детали об этих функциях».
Он и его коллеги разработали подход машинного обучения для измерения двух лингвистических переменных: семантической плотности и использования слов, относящихся к звуку.
Они пришли к выводу, что «о превращении в психоз сигнализирует низкая семантическая плотность и разговоры о голосах и звуках».
Низкая семантическая плотность - это показатель того, что команда называет «бедностью содержания» или расплывчатостью.
«Эта работа, - отмечают авторы, - является доказательством концептуального исследования, демонстрирующего, что индикаторы будущего психического здоровья могут быть извлечены из естественного языка людей с помощью вычислительных методов».
Машинное обучение и симптомы психоза
Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта, в котором компьютеры «учатся на собственном опыте», а ученым не нужно явно программировать обучение.
Система машинного обучения ищет закономерности в известном наборе данных и решает, какие паттерны идентифицируют определенные особенности. «Узнав», что это за особенности, он может затем без устали идентифицировать их в новом наборе данных.
Машинное обучение может выявлять закономерности в использовании языка людьми, которые могут не заметить даже врачи, прошедшие подготовку по диагностике и лечению лиц, подверженных риску психоза.
«Пытаться услышать эти тонкости в разговоре с людьми - все равно что пытаться увидеть микроскопические микробы своими глазами», - объясняет автор первого исследования Негин Резайи, научный сотрудник отделения неврологии Гарвардской медицинской школы.
Однако можно использовать машинное обучение, чтобы находить определенные тонкие закономерности, скрывающиеся в языке людей. «Это похоже на микроскоп для выявления признаков психоза», - добавляет она.
Резайи начала работать над исследованием, когда она работала на кафедре психиатрии и поведенческих наук Медицинской школы Университета Эмори.
Психоз - это состояние ума, при котором бывает трудно отличить то, что реально, от того, что нет.
Когда человек входит в это состояние, врачи называют это психотическим эпизодом. Во время такого эпизода люди испытывают нарушенное восприятие и мысли. Бред и галлюцинации - частые симптомы психоза.
Во время психотического эпизода человек может демонстрировать несоответствующее поведение или бессвязно говорить. Кроме того, они могут испытывать нарушения сна и становиться социально замкнутыми, депрессивными и тревожными.
По данным Национального института психического здоровья, который является одним из Национальных институтов здоровья (NIH), в Соединенных Штатах около 3% людей будут испытывать период психоза в течение своей жизни.
Улучшение ранней диагностики риска психоза
Психоз - отличительный признак шизофрении и других тяжелых хронических психических заболеваний.
Предупреждающие признаки психоза обычно начинаются в среднем и позднем подростковом возрасте с группы симптомов психоза, которые врачи описывают как продромальный синдром.
Примерно у 25–30% подростков, у которых развивается продромальный синдром, разовьется психотическое заболевание, такое как шизофрения.
На основе собеседований и тестов когнитивных способностей врачи с соответствующей подготовкой обычно могут предсказать, у каких людей с продромальным синдромом разовьется психоз, с точностью около 80%.
Ученые пробуют различные подходы, чтобы улучшить этот прогноз и сделать диагностический процесс более точным и простым. Машинное обучение - один из таких подходов.
Профессор Вольф и его команда начали свое исследование с того, что заставили свою систему машинного обучения определять языковые нормы повседневного общения.
Они скармливали системе онлайн-разговоры от 30 000 пользователей Reddit. Reddit - это онлайн-платформа для новостей, оценки контента и дискуссий, где зарегистрированные пользователи могут общаться на различные темы.
Команда использовала программное обеспечение Word2Vec для анализа отдельных слов в разговоре. Программа отображает слова таким образом, что те, которые имеют похожие значения, находятся рядом друг с другом в «семантическом пространстве», а те, которые имеют очень разные значения, находятся далеко друг от друга.
Исследователи добавили в систему еще одну программу, чтобы расширить ее возможности анализа семантики. Предыдущие исследования ограничивали этот анализ измерением семантической согласованности, которая изучает то, как люди используют слова в предложениях.
Однако семантическая плотность идет еще дальше и также позволяет оценить, как люди организуют свои слова в предложения. Команда предполагает, что это лучший показатель умственных процессов, которые люди используют для составления предложений.
После тренировки системы машинного обучения для установления «нормального исходного уровня» команда затем скормила ей беседы из диагностических интервью 40 участников Североамериканского продромального лонгитюдного исследования (NAPLS).
NAPLS - это многопрофильный 14-летний проект, направленный на повышение способности врачей диагностировать молодых людей, которые могут быть подвержены риску развития психоза, и понимать причины.
Затем команда сравнила анализ разговоров NAPLS с помощью машинного обучения с исходными данными. Они также сравнили это с данными наблюдения, которые показали, у каких участников развился психоз.
Результаты показали, что участники, у которых позже развился психоз, как правило, использовали больше слов, связанных со звуком, чем исходный уровень, и они также чаще использовали слова схожего значения.
«Если мы сможем раньше идентифицировать людей, которые подвергаются риску, и использовать превентивные меры, - объясняет соавтор профессор Элейн Уокер, - мы сможем обратить вспять дефицит».
«Есть хорошие данные, показывающие, что такие методы лечения, как когнитивно-поведенческая терапия, могут отсрочить начало психоза и, возможно, даже уменьшить частоту психоза», - добавляет она.
Сейчас команда собирает более обширные коллекции данных и планирует протестировать новую технику машинного обучения на других мозгах и психических заболеваниях, таких как слабоумие.
«Это исследование интересно не только своим потенциалом раскрыть больше о психических заболеваниях, но и пониманием того, как работает мозг - как он объединяет идеи».
Проф. Филип Вольф
