人工智慧可能很快就能透過分析書寫來幫助篩查阿爾茨海默病。IBM和輝瑞的一個團隊表示，他們已經訓練出AI模型，透過觀察詞語用法中的語言模式，來發現這種以隱匿性著稱的疾病的早期跡象。
其他研究人員已經訓練出各種模型，透過使用不同型別的資料，如腦部掃描和臨床測試結果，來尋找包括阿爾茨海默病在內的認知障礙的跡象。但最新的工作之所以引人注目，是因為它使用了來自多代弗雷明漢心臟研究的歷史資訊，該研究自1948年以來一直在追蹤來自三代人的超過14000人的健康狀況。研究人員表示，如果新模型在更大、更多樣化人群的前瞻性研究中能夠保持其發現此類資料趨勢的能力，那麼他們可以在症狀嚴重到足以被典型診斷方法發現之前數年預測阿爾茨海默病的發展。而且，這種篩查工具不需要侵入性測試或掃描。輝瑞資助和IBM執行的這項研究結果於週四發表在《EClinicalMedicine》雜誌上。
IBM醫療保健和生命科學研究副總裁Ajay Royyuru說，新的AI模型為“專家從業人員提供了一種增強手段，讓他們能夠在臨床診斷實現之前，更早地發現一些細微的變化”。“它實際上可能會提醒您注意某些變化，這些變化[表明]您應該進行更全面的檢查。”
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為了訓練這些模型，研究人員使用了弗雷明漢心臟研究參與者的手寫回復的數字轉錄本，這些參與者被要求描述一張女人的照片，照片中女人顯然正專心洗碗，而兩個孩子在她身後偷餅乾罐。弗雷明漢研究神經心理學主任、波士頓大學教授Rhoda Au說，這些描述沒有保留原始回覆的手寫筆跡。（她的團隊負責為新論文轉錄資料，但僅限於此。）然而，即使沒有物理手寫筆跡，IBM表示，其主要的AI模型也能夠檢測到有時與認知障礙早期跡象相關的語言特徵。這些特徵包括某些拼寫錯誤、重複的詞語以及使用簡化的短語而不是語法複雜的句子。Royyuru說，這些證據與臨床醫生對阿爾茨海默病如何影響語言的理解相符。
主要模型在預測弗雷明漢參與者中哪些人最終在85歲之前患上與阿爾茨海默病相關的痴呆症方面，達到了70%的準確率。然而，這一結果是基於歷史資料，而不是實際預測未來事件——而且，關於這篇新論文還有其他需要注意的地方。
AI專注於弗雷明漢研究參與者中最年長的群體，他們主要代表非西班牙裔白人人口。Au指出，這限制了結果在多大程度上可以推廣到美國和世界其他地區更多樣化的社群。多倫多Winterlight Labs的機器學習主管Jekaterina Novikova指出，目前尚不清楚AI在更大規模人群中的表現如何：EClinicalMedicine研究的資料集僅涉及40名最終患上痴呆症的人和40名未患病“對照組”。Novikova沒有參與這項新研究，她還質疑IBM的AI在預測阿爾茨海默病在診斷前不同時間點的發病情況時，效能是否會發生變化。
儘管如此，她和Au都稱讚這篇論文是對該領域的可靠貢獻，可能會吸引更多關注和資源用於AI檢測阿爾茨海默病。Novikova說：“我個人喜歡[這項研究]的地方在於，它是為數不多的分析了長期收集的大規模真實世界資料的研究之一。”
Au認為，如果新模型能夠incorporate手寫筆跡，可能會更準確。這種能力可以提供額外的線索，例如細微顫抖的證據、印刷體和草書之間的切換以及非常小的字母。“研究人員沒有考慮到的...特徵有很多，這些特徵與語言特徵相結合，可能會建立一個更具預測性的模型，”Au說。IBM的模型也沒有包含口語資料。使用AI語音分析來診斷阿爾茨海默病是一個新興的研究領域，其他系統專注於檢測音訊樣本中的變化。這些樣本包含諸如言語停頓之類的線索，這些線索在書寫中找不到。
與腦部掃描和其他實驗室測試相比，無論是書面還是口語，語言樣本都為監測人們的認知健康提供了一種相對非侵入性的資訊來源。收集此類語言資料可以低成本且遠端完成——儘管這樣做仍然需要為建立樣本的個人提供嚴格的知情同意和隱私保護，Royyuru說。這一點尤其重要，因為有些人可能甚至不想知道自己患阿爾茨海默病的可能性有多大——阿爾茨海默病目前是一種不可逆轉的疾病。
鑑於書寫需要識字而口語不需要，從長遠來看，在口語樣本上訓練模型可能被證明更實用，能夠實現最廣泛的覆蓋範圍。Novikova和她在Winterlight Labs的同事一直專注於教授AI分析口語單詞中的聲學和語言特徵。Au一直在記錄語音和手寫筆跡，使用數字筆來捕捉後者，用於她的研究。IBM似乎也在為他們未來的工作考慮相同的思路。
“我們正在利用這項技術來更好地瞭解諸如精神分裂症、[肌萎縮側索硬化症]和帕金森病等疾病，並且正在前瞻性研究中這樣做，[這些研究]分析了在獲得類似認知語言測試的同意後提供的口語語音樣本，”新研究的合著者、IBM計算精神病學和神經影像學首席研究員Guillermo Cecchi說。