Algoritmi di apprendimento per rilevare l’Alzheimer

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Algoritmi
Tre diversi algoritmi di apprendimento automatico hanno dato buoni risultati

Alcuni ricercatori che lavorano presso il Dipartimento di Salute Pubblica, McCann Healthcare Worldwide Japan Inc, hanno sviluppato tre algoritmi che possono essere utilizzati per rilevare l’Alzheimer nei pazienti mentre sono impegnati in conversazioni telefoniche.

Il gruppo ha scritto un documento che delinea gli algoritmi e la loro efficacia e lo ha caricato sul sito ad accesso aperto PLOS ONE. Nonostante gli sforzi a livello mondiale, non esiste ancora una cura per il morbo di Alzheimer, che colpisce milioni di persone in tutto il mondo. Si parla, solo negli USA di 5,8 milioni di casi.

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Algoritmi di apprendimento automatico possono individuare in anticipo il morbo di Alzheimer

La ricerca medica ha fatto passi da gigante verso il rallentamento della sua progressione. Infatti, per ovvi motivi, sta diventando sempre più importante identificare e diagnosticare la malattia in anticipo. Così gli scienziati hanno rivolto la loro attenzione, verso nuovi metodi per prevedere quali persone potrebbero sviluppare la malattia. In questo nuovo sforzo, i ricercatori si sono rivolti all’apprendimento automatico come aiuto per le diagnosi.

Lo studio precedente, ha dimostrato che alcuni dei primi segni dell’Alzheimer includono parlare più lentamente del normale e fare pause frequenti durante le conversazioni. Tra gli studi già eseguiti per riconoscere tali difficoltà di parola, un progetto di un team in Giappone utilizza il test Telephone Interview for Cognitive Status (TICS-J); in questo caso le conversazioni telefoniche sono registrate e studiate per vedere se c’è un discorso lento o interrotto.

In questo nuovo esperimento, il team coinvolto, ha sostituito gli esseri umani – che ascoltano e analizzano le conversazioni telefoniche – con un computer. Quest’elaboratore, esegue un algoritmo di apprendimento automatico.
Nella fattispecie si sta parlando di tre diversi algoritmi di apprendimento automatico che sono progettati ed utilizzati per studiare i modelli di discorso. Ognuno di loro, è addestrato a identificare i segni dell’Alzheimer usando registrazioni vocali da un programma sulla demenza in corso in Giappone. Altre registrazioni vocali sono utilizzate poi per testare gli algoritmi.

I ricercatori, su questa base, hanno scoperto che gli algoritmi erano in media altrettanto buoni o leggermente migliori del TICS-J e non hanno fornito falsi positivi. Gli autori dello studio, suggeriscono che i loro algoritmi potrebbero essere utilizzati per ottenere una forma più economica e più accessibile di test precoce dell’Alzheimer.