通過檢測阿爾茨海默氏癥患者使用語言方式的細(xì)微差異，史蒂文斯理工學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種人工智能算法，有望準(zhǔn)確診斷阿爾茨海默氏癥，而無需昂貴的掃描或親自測試。該軟件不僅可以以微不足道的成本診斷阿爾茨海默病，準(zhǔn)確率超過 95%，而且還能夠解釋其結(jié)論，使醫(yī)生能夠仔細(xì)檢查其診斷的準(zhǔn)確性。
“這是一個真正的突破，”該工具的創(chuàng)建者、史蒂文斯人工智能研究所創(chuàng)始所長、查爾斯 V 謝弗工程學(xué)院電氣與計算機(jī)工程教授 KP Subbalakshmi 說道。“我們正在開辟一個令人興奮的新研究領(lǐng)域，并讓向患者解釋人工智能在診斷患者時為何得出這樣的結(jié)論變得更加容易。這解決了醫(yī)療領(lǐng)域人工智能系統(tǒng)可信度的重要問題”
人們早就知道阿爾茨海默氏癥會影響一個人的語言使用。患有阿爾茨海默氏癥的人通常用代詞代替名詞，例如說“他坐在上面”而不是“男孩坐在椅子上”?；颊咭部赡軙褂脤擂蔚挠鼗卣f法，說“我的胃感覺不舒服，因為我還沒吃東西”，而不是簡單地“我餓了”。通過設(shè)計一個可解釋的人工智能引擎，該引擎使用注意力機(jī)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一種隨著時間的推移而學(xué)習(xí)的人工智能形式)，Subbalakshmi 和她的學(xué)生能夠開發(fā)出軟件，該軟件不僅可以準(zhǔn)確識別眾所周知的阿爾茨海默氏癥跡象，還可以檢測以前被忽視的微妙的語言模式。
Subbalakshmi 和她的團(tuán)隊使用健康受試者和已知的阿爾茨海默病患者所生成的文本來訓(xùn)練她的算法，因為他們描述了一幅兒童從罐子里偷餅干的圖畫。使用 Google 開發(fā)的工具，Subbalakshmi 和她的團(tuán)隊將每個單獨的句子轉(zhuǎn)換為唯一的數(shù)字序列或向量，代表 512 維空間中的特定點。
這種方法甚至可以為復(fù)雜的句子分配具體的數(shù)值，從而更容易分析句子之間的結(jié)構(gòu)和主題關(guān)系。通過使用這些向量以及手工制作的特征(主題專家已識別的特征)，人工智能系統(tǒng)逐漸學(xué)會了發(fā)現(xiàn)健康或不健康受試者所說的句子之間的相似性和差異，從而以驚人的準(zhǔn)確性確定任何給定文本的可能性有多大。是由阿爾茨海默氏癥患者產(chǎn)生的。
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