AIはアルツハイマー病のリスクを予測できる

新しい人工知能コンピュータプログラム、またはモデルは、軽度認知障害のある人がアルツハイマー病に関連する認知症を発症するかどうかを1日で予測できる可能性を示しています。

アルツハイマー病かどうかを判定するには、通常、面接、脳画像検査、血液検査、脳脊髄液検査など、一連の評価が必要になります。

しかし、その時にはもう手遅れかもしれません。 思い出 記憶が薄れ始めると同時に、長年定着した性格特性が微妙に変化し始めている。早期発見できれば、新しい画期的な治療法で病気の容赦ない進行を遅らせることができるが、アルツハイマー病に伴う認知症を誰が発症するかを確実に予測する方法はない。

新しいモデルはそれを変えるのに役立つかもしれません。

軽度認知障害のある人が今後6年間安定状態を維持するか、あるいは 認知症 アルツハイマー病に関連しています。

研究者らは、臨床医が将来を予測し、早期診断を行えるようになると同時に、プロセスの一部を自動化することで認知障害のスクリーニングをより利用しやすくすることも可能だと述べている。高価な臨床検査や画像診断、さらには診察さえも必要なくなる。このモデルは、コンピューター科学者がプログラムにデータを独自に分析するよう教える AI のサブセットである機械学習によって実現されている。

「私たちは今後 6 年間に何が起こるかを予測したかったのですが、比較的高い信頼性と精度でその予測を妥当に行うことができることがわかりました」と、ボストン大学の Rafik B. Hariri コンピューティングおよび計算科学工学研究所所長の Ioannis (Yannis) Paschalidis 氏は言います。「これは AI の力を示しています。」

この研究は アルツハイマー病と認知症。

「誰もがそうであるように、私たちはアルツハイマー病の治療法がますます増えることを願っています」と、工学教授であり、コンピューティング＆データサイエンス学部の創設メンバーでもあるパスチャリディス氏は言う。「何が起こるかを予測できれば、薬で介入する機会と時間が増え、少なくとも病状の安定を維持し、より重篤な認知症への移行を防ぐことができます。」

アルツハイマー病を「見る」ためのAIの訓練

新しいモデルを訓練し構築するために、研究者らは米国で最も古く、最も長期間続いている研究の 1 つであるボストン大学主導の Framingham Heart Study のデータを活用しました。Framingham Study は心臓血管の健康に焦点を当てていますが、認知機能低下の兆候が見られる参加者は定期的に神経心理学的検査と面接を受け、認知機能の健康に関する豊富な長期的情報を得ています。

パシャリディス氏とその同僚は、軽度認知障害と診断された63歳から97歳までの人々166人との初期面接の音声録音を入手した。そのうち76人は今後6年間安定した状態を保ち、90人は認知機能が徐々に低下すると予測された。

その後、彼らは音声認識ツール（スマートスピーカーを動かすプログラムに似たもの）と機械学習を組み合わせて、モデルを訓練し、 スピーチ間のつながり、人口統計、診断、病気の進行に関するデータを基にして、AI を研究対象集団の一部で訓練した後、残りの参加者を対象にその予測能力をテストしました。

「音声録音から抽出した情報と、年齢、性別などの非常に基本的な人口統計情報を組み合わせて、最終的なスコアを算出します」とパスカリディス氏は言う。「スコアは、ある人が安定した状態を維持するか、認知症に移行する可能性、確率と考えることができます。これは、かなりの予測能力を持っています。」

このモデルは、発音やスピードといった音声の音響的特徴を使用するのではなく、インタビューの内容、つまり話された言葉とその構成だけを抽出している。また、パシャリディス氏によると、機械学習プログラムに取り込んだ情報は粗雑なものだという。たとえば、録音は乱雑で、品質が低く、バックグラウンドノイズだらけだという。

「これは非常にカジュアルな録音です」と彼は言う。「それでも、この汚いデータからモデルは何かを作り出すことができます。」

これは重要なことだ。なぜなら、このプロジェクトは、人間の関与をほとんど必要とせずに、認知症の診断プロセスをより効率的かつ自動化する AI の能力をテストすることが目的だったからだ。研究者らによると、将来的には、彼らのようなモデルを使用して、医療センターの近くにいない患者にケアを提供したり、自宅のアプリとのやり取りを通じて定期的なモニタリングを提供したりできるようになり、検査を受ける人の数が大幅に増加する可能性があるという。

アルツハイマー病国際協会によると、世界中の認知症患者の大多数は、 正式な診断それにより、彼らは治療やケアから遮断されてしまいます。

AIには「平等な機会の科学と医療」を生み出す力があると、解剖学と神経生物学の教授で共著者のローダ・オー氏は言う。この研究は、音声録音を使用してAIが認知障害を正確に検出できることを発見した同チームの以前の研究に基づいている。

「テクノロジーは、リソースのある人しかできない仕事や、誰もが利用できるわけではない専門知識に頼るケアといった偏見を克服することができます」とオー氏は言う。彼女にとって最も刺激的な発見の一つは、「 認知評価 「年齢、性別、教育、言語、文化、収入、地理に関係なく、最大限に包括的になる可能性のあるこの検査は、アルツハイマー病に関連する症状を検出し、監視するための潜在的なスクリーニングツールとして機能する可能性があります。」

スマートフォンアプリ診断

パスカリディス氏は今後の研究で、医師と患者の正式な面談（台本通りの質問と予測可能なやり取り）からのデータだけでなく、より自然な日常会話からのデータも活用することを検討したいと考えている。同氏はすでに、スマートフォン アプリを介して AI が認知症の診断に役立つかどうかを調べるプロジェクトに着手し、さらに現在の研究を音声分析だけにとどまらず拡張（フレーミングハム テストには患者の絵や日常生活パターンのデータも含まれる）してモデルの予測精度を高めることも視野に入れている。

「デジタルは新しい血液です」とオー氏は言います。「デジタルを収集し、今日わかっていることを分析し、保存し、明日何か新しいことが出てきたら再分析することができます。」

この研究は、国立科学財団、国立衛生研究所、ボストン大学の統合生命科学・工学ラジェン・キラチャンド基金から資金提供を受けた。

ソース： ボストン大学