Existuje jeden jednoduchý včasný příznak Alzheimerovy choroby, o kterém se příliš nemluví: nenápadná změna řeči. Projevuje se zvýšenou váhavostí, gramatickými chybami, zapomínáním významu slov nebo nesprávnou výslovností. Vědci již dlouho bádají nad tím, jak tuto jazykovou degeneraci využít jako ukazatel při diagnostice tohoto neurodegenerativního onemocnění mozku.
Jedním z nápadů je využití softwaru pro přirozený jazyk jako jakéhosi „průvodce“, který vyhledává neobvyklé používání jazyka. Zní to jednoduše, že? Hlavní problém spočívá v tom, že každý člověk mluví jinak. Zatímco pro lidského posluchače je to přirozené, pro umělou inteligenci to představuje obrovský problém, líčí Singularity hub.
Úskalí využití AI
Naše řečové vzorce, kadence, tón a volba slov jsou podbarveny odstíny osobní historie a nuancemi, které průměrná jazyková AI jen těžko rozluští. Věta, jež je pro jednoho člověka sarkastická, může být pro jiného zcela vážná. Opakující se gramatická chyba může být osobním zvykem z desítek let nesprávného používání, který se později těžko mění – nebo odrazem demence.
Proč tedy nevyužít nejkreativnější jazykové nástroje umělé inteligence současnosti? Ve studii publikované v časopise PLOS Digital Health učinil tým z Drexelovy univerzity významný krok k propojení síly GPT-3 s neurologickou diagnostikou. Na základě veřejně dostupné sady dat s přepisy řeči lidí s Alzheimerovou chorobou i bez ní tým přeškolil GPT-3 tak, aby dokázala rozpoznat jazykové nuance naznačující demenci.
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) je jeden z největších a nejsofistikovanějších jazykových modelů, jaký byl dosud společností OpenAI vytvořen. Model byl trénován na velkém množství textu z internetu a umožňuje generovat text, odpovědi na otázky a další jazykové úkoly s vysokou mírou přesnosti a přirozenosti. GPT-3 je využíván v různých aplikacích, jako je například překlad, tvorba textu, konverzační agenti a další.
Po zadání dat algoritmus spolehlivě rozpoznal pacienty s Alzheimerovou chorobou od zdravých a dokázal předpovědět skóre kognitivních testů – to vše bez jakýchkoli dalších znalostí o pacientech nebo jejich anamnéze. „Pokud je nám známo, jedná se o první použití GPT-3 k předvídání demence z řeči,“ uvedli autoři. „Využití řeči jako biomarkeru umožňuje rychlou, levnou, přesnou a neinvazivní diagnostiku Alzheimerovy choroby.“
Záludnosti Alzheimerovy choroby
Přes veškerou snahu vědců je stále neuvěřitelně těžké diagnostikovat Alzheimerovu chorobu. Tato porucha, často s genetickou dispozicí, totiž nemá jednotné příznaky. Víme však, že uvnitř mozku se v oblastech spojených s pamětí začnou hromadit shluky bílkovin, které jsou toxické pro neurony. To způsobuje zánět v mozku, který urychluje úpadek paměti, kognitivních schopností a nálady, a nakonec zničí vše, co dělá člověka člověkem.
Nejzáludnější je obtížná diagnostika. Dlouhá léta byla jediným spolehlivým způsobem, jak potvrdit Alzheimerovu chorobu, až pitva, při níž se v mozku hledaly známky shluků bílkovin. V dnešní době lze tyto bílkoviny zachytit dříve pomocí skenování mozku. Vědci však vědí, že se kognitivní příznaky mohou objevit dlouho předtím, než se projeví shluky proteinů.
Pozitivní je, že i když Alzheimerovu chorobu nelze vyléčit, včasná diagnóza může pacientům a jejich blízkým pomoci naplánovat podporu duševního zdraví a léčbu příznaků. Po nedávném schválení léku Leqembi, který mírně pomáhá chránit kognitivní funkce u lidí s onemocněním v raném stádiu, roste důležitost včasné diagnostiky.
Diagnostika na základě řeči
Namísto skenování mozku nebo krevních biomarkerů se tým z Drexelu zaměřil na něco, co je pozoruhodně snadné: řeč. „Z probíhajícího výzkumu víme, že se kognitivní účinky Alzheimerovy choroby mohou projevit v řeči,“ uvedl Hualou Liang. „Nejčastěji používané testy pro včasné odhalení Alzheimerovy choroby se kromě testů kognitivních funkcí zaměřují na akustické vlastnosti, jako jsou pauzy, artikulace a kvalita hlasu.“
Vědci použili GPT-3 pro dvě kritická měření Alzheimerovy choroby: rozlišení pacienta s touto nemocí od zdravého a předpověď závažnosti demence na základě měřítka kognitivních schopností označovaného jako krátký test kognitivních funkcí (Mini-Mental State Exam; MMSE).
V prvním úkolu byly využity dva programy, které vyhledávají specifické „tiky“ v jazyce. Oba modely – Ada a Babbage – daleko předčily konvenční model založený pouze na akustických vlastnostech. Algoritmy si vedly ještě lépe při předpovídání úrovně demence pouze podle řečových rysů.
„Naše ověření konceptu ukazuje, že by se mohlo jednat o jednoduchý, dostupný a dostatečně citlivý nástroj pro komunitní testování,“ řekl Liang. „Mohlo by to být velmi užitečné pro včasný screening a posouzení rizik před stanovením klinické diagnózy.“