IBMとファイザーによると、人間のコミュニケーションを分析する機械学習アルゴリズムは、標準的な生物医学的検査よりも正確に、アルツハイマー病を発症するかどうかを予測できるという。
IBMは、加齢に伴うアルツハイマー病の兆候を描写する能力を分析することで、同社のソフトウェアは、標準的な臨床技術の59％に対して、アルツハイマー病の発症を71％の確率で正確に予測することができたと主張している。
「我々の研究結果は、認知能力が正常な個人から採取した言語サンプルを使って、将来のアルツハイマー病の発症を予測することが可能であることを示している」と研究チームは木曜日にランセット誌のEClinicalMedicine誌に発表した論文に記した。
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IBMとファイザーのチームは、1948年以来マサチューセッツ州の5,000人以上の参加者とその家族を調査してきたアメリカのフラミンガム心臓研究のデータを活用し、4年ごとに実施される認知テストの結果を用いてシステムを学習させた。文法構造が比較的単純で短い文章で話すことや、同じ単語を繰り返し使うことは、アルツハイマー病の発症リスクが高いことを示すシグナルとしてよく見られるほか、他の特徴も示す。コンピューターはこれらをすべて学習して認識することができる。
「最も顕著なのは、物や動作の名前の特定性の欠如、繰り返し、そして文法構造の貧弱さです」と、研究の共著者でありIBM主席研究員のギジェルモ・チェッキ氏はThe Registerに語った。
具体的には、研究者らは270人の患者から抽出した703の言語サンプルを分析し、発話障害の兆候を探せるようシステムを訓練しました。その後、モデルは平均年齢70代後半の80人の参加者を対象にテストされました。その結果、ソフトウェアは正式な診断を受ける前にアルツハイマー病の発症を10回中7回正確に予測することができました。
「最終的には、この研究が根付き、シンプルで分かりやすく、簡単に利用できるツールの開発に貢献し、臨床医が音声と言語の分析、そして個人の健康や生体測定の他の多くの側面と組み合わせて、患者のアルツハイマー病リスクを評価するのに役立つことを願っています」とチェッキ氏は述べた。®
