Analiza govora može predvidjeti rizik od psihoze
Istraživači kažu da automatizirani program za analizu govora može utvrditi rizik od razvoja mlade osobe kod psihoze.
U novoj studiji znanstvenici s Medicinskog centra Sveučilišta Columbia, Državnog psihijatrijskog instituta New Yorka i Istraživačkog centra IBM TJ Watson otkrili su da je program računalne analize pravilno razlikovao rizične mlade ljude koji su razvili psihozu u razdoblju od dvije i pol godine. a oni koji nisu.
Istraživači kažu da je studija dokaza dokazala da je računalna analiza pružila precizniju klasifikaciju od kliničke ocjene. Studija se pojavljuje u NPJ-Shizofrenija.
Stručnjaci objašnjavaju da se smatra da oko jedan posto populacije u dobi između 14 i 27 godina ima klinički visok rizik (CHR) od psihoze. CHR osobe imaju simptome kao što su neobično ili tangencijalno razmišljanje, percepcijske promjene i sumnjičavost.
Otprilike 20 posto doživjet će cjelovitu psihotičnu epizodu. Identificiranje tko spada u tu kategoriju od 20 posto prije nego što se dogodi psihoza bio je nedostižan cilj. Rano identificiranje moglo bi dovesti do intervencije i podrške koje bi mogle odgoditi, ublažiti ili čak spriječiti pojavu ozbiljnih mentalnih bolesti.
Zanimljivo je da govor pruža jedinstveni prozor u um, dajući važne naznake o tome što ljudi misle i osjećaju. Sudionici studije sudjelovali su u otvorenom narativnom intervjuu u kojem su opisali svoja subjektivna iskustva.
Ti su intervjui prepisani, a zatim računalno analizirani na uzorke govora, uključujući semantiku (značenje) i sintaksu (struktura).
Istraživači objašnjavaju da je softver uspostavio semantičku koherentnost svakog pacijenta (koliko je dobro ostao na temi) i sintaksičku strukturu, poput duljine fraze i upotrebe riječi odrednice koje povezuju fraze.
Klinički psihijatar može intuitivno prepoznati ove znakove neorganiziranih misli u tradicionalnom intervjuu, ali stroj može povećati ono što se čuje preciznim mjerenjem varijabli.
Potom su sudionici praćeni dvije i pol godine.
Istražitelji su otkrili da su ključne govorne značajke predviđale buduće mentalne probleme. Govorne karakteristike koje su predviđale početak psihoze uključivale su prekide u značenju od jedne do druge rečenice i govor koji su karakterizirale kraće fraze s manje razrade.
Alat za klasifikaciju govora razvijen u ovoj studiji za mehaničko sortiranje ovih specifičnih značajki povezanih sa simptomima postigao je 100-postotnu točnost. Odnosno, računalna analiza ispravno je razlikovala pet osoba koje su kasnije doživjele psihotičnu epizodu i 29 osoba koje nisu.
Istražitelji vjeruju da ovi rezultati sugeriraju da bi ova metoda mogla identificirati poremećaj mišljenja u svom najranijem, najsuptilnijem obliku, godinama prije početka psihoze. Poremećaj misli ključna je komponenta shizofrenije, ali pokazalo se da je teško odrediti je.
Za područje istraživanja shizofrenije i šire za psihijatriju, pristup otvara mogućnost da nova tehnologija može pomoći u prognozi i dijagnozi ozbiljnih mentalnih poremećaja i pratiti odgovor na liječenje.
Automatizirana analiza govora je jeftina, prijenosna, brza i neinvazivna. Potencijalno može biti moćan alat koji može nadopuniti kliničke intervjue i ocjene.
Unatoč tome, istražitelji kažu da su potrebna dodatna istraživanja s drugom, većom skupinom rizičnih osoba kako bi se utvrdilo je li ovaj automatizirani kapacitet za predviđanje pojave psihoze i robustan i pouzdan.
Ovo istraživanje može također olakšati dodatne dijagnostičke intervencije jer bi se automatizirana analiza govora mogla koristiti zajedno s neuroimagingom radi boljeg razumijevanja ranih poremećaja razmišljanja i novih pristupa u liječenju.
Izvor: Medicinski centar Sveučilišta Columbia / EurekAlert
