Искусственный интеллект (AI) может предложить быстрый и недорогой способ выявления легких когнитивных нарушений и ранних стадий деменции (MCI-ED) у пациентов на дому, согласно новому исследованию Колумбийской школы медсестер.
Исследователь Марьям Золнури, доктор философии, получила финансирование от Национального института здоровья США (NIH) для разработки алгоритма обработки речи MCI-ED Screen, который позволяет выявлять первые признаки когнитивных нарушений у пациентов на дому. Этот алгоритм основан на предыдущей разработке Золнури — AD Screen, алгоритме для обнаружения болезни Альцгеймера и связанных с ней деменций (ADRD) путём анализа голосовых записей.
По оценкам Ассоциации Альцгеймера, почти каждый пятый человек в США старше 60 лет страдает от легких когнитивных нарушений, а у 10–15% из них в течение года развивается деменция. Выявление пациентов с MCI-ED важно, потому что существуют меры, которые могут замедлить прогрессирование деменции и помочь поддерживать безопасность пациентов.
Хотя разработка инструментов для скрининга MCI-ED является приоритетной задачей для NIH и других организаций, существующие методы, такие как сканирование мозга или анализ спинномозговой жидкости, слишком дороги, инвазивны и требуют значительных ресурсов для практического применения. Стандартные когнитивные тесты, такие как Mini-Mental State Examination, требуют времени и специальной подготовки для врачей.
MCI-ED Screen решает эти проблемы, используя записи разговоров, сделанные в ходе обычного ухода за пациентами. «Мы не прерываем вас и не просим использовать какие-либо специфические инструменты», — объясняет Золнури. «Мы просто записываем разговор и определяем, есть ли у пациента когнитивные нарушения».
Золнури получила грант K99 от Национального института старения для разработки MCI-ED Screen.
Оба алгоритма, MCI-ED Screen и AD Screen, работают путём анализа различных параметров речи, голоса и языка пациента, которые служат биомаркерами когнитивной функции. Эти параметры могут включать изменения в тоне голоса (у пациентов с MCI голос становится менее «ярким», так как они теряют контроль над голосовыми связками), а также длительные паузы в разговоре, которые могут указывать на проблемы с памятью.
AD Screen уже показал отличные результаты на общедоступных данных, использующих задания на описание изображений, добавляет Золнури.