Анализът на речта може да предскаже риск от психоза
Изследователите казват, че автоматизираната програма за анализ на речта може да определи риска от развитие на психоза на млад човек.
В ново проучване учени от Медицинския център на Колумбийския университет, Нюйоркския държавен психиатричен институт и Изследователския център на IBM TJ Watson установиха, че програма за компютъризиран анализ правилно прави разлика между младите хора в риск, които са развили психоза за период от две години и половина и тези, които не.
Изследователите казват, че проучването с доказателство за принципа установява, че компютъризираният анализ предоставя по-точна класификация от клиничните оценки. Изследването се появява през NPJ-шизофрения.
Експертите обясняват, че около един процент от населението на възраст между 14 и 27 години се счита за клинично висок риск (CHR) от психоза. Лицата с CHR имат симптоми като необичайно или тангенциално мислене, промени във възприятието и подозрителност.
Около 20 процента ще преживеят пълноценно психотичен епизод. Идентифицирането на това, кой попада в тази категория от 20 процента, преди да настъпи психоза, е неуловима цел. Ранното идентифициране може да доведе до намеса и подкрепа, които могат да забавят, смекчат или дори да предотвратят появата на сериозни психични заболявания.
Интересното е, че речта предоставя уникален прозорец към ума, давайки важни улики за това какво мислят и чувстват хората. Участниците в проучването участваха в отворено разказвателно интервю, в което описваха своите субективни преживявания.
Тези интервюта бяха преписани и след това анализирани от компютър за модели на речта, включително семантика (значение) и синтаксис (структура).
Изследователите обясняват, че софтуерът установява семантичната съгласуваност на всеки пациент (колко добре той или тя остава на тема) и синтактичната структура, като дължина на фразата и използване на думи-детермини, които свързват фразите.
Клиничният психиатър може интуитивно да разпознае тези признаци на дезорганизирани мисли в традиционно интервю, но една машина може да увеличи чутото чрез прецизно измерване на променливите.
След това участниците бяха проследени в продължение на две години и половина.
Изследователите установиха, че ключовите речеви характеристики са предсказващи бъдещи психични проблеми. По-конкретно, речевите характеристики, които предсказват появата на психоза, включват прекъсвания в смисловия поток от едно изречение в следващото и реч, която се характеризира с по-кратки фрази с по-малко доработка.
Инструментът за класификация на речта, разработен в това проучване за механично сортиране на тези специфични характеристики, свързани със симптомите, постигна 100% точност. Тоест, компютърният анализ правилно прави разлика между петте лица, които по-късно са преживели психотичен епизод, и 29-те, които не са го направили.
Изследователите вярват, че тези резултати предполагат, че този метод може да бъде в състояние да идентифицира мисловното разстройство в най-ранната му, най-фина форма, години преди началото на психозата. Мисловното разстройство е ключов компонент на шизофренията, но количественото му определяне се оказва трудно.
За областта на изследванията на шизофренията и по-широко за психиатрията подходът отваря възможността новите технологии да помогнат при прогнозиране и диагностика на тежки психични разстройства и да проследят отговора на лечението.
Автоматизираният анализ на речта е евтин, преносим, бърз и неинвазивен. Той има потенциал да бъде мощен инструмент, който може да допълни клиничните интервюта и оценки.
Независимо от това, изследователите казват, че са необходими допълнителни изследвания с втора, по-голяма група изложени на риск лица, за да се види дали този автоматизиран капацитет за прогнозиране на появата на психоза е едновременно стабилен и надежден.
Това изследване може също така да улесни допълнителни диагностични интервенции, тъй като автоматизиран анализ на речта може да се използва заедно с невроизобразяване, за да се получи по-добро разбиране на ранните разстройства на мисленето и нови подходи за лечение.
Източник: Медицински център на Колумбийския университет / EurekAlert
