首页科技快讯通过分析写下的文字，AI 可以预测阿兹海默症

通过分析写下的文字，AI 可以预测阿兹海默症

来源：晰数塔互联网快讯时间：2021年06月10日 14:05

神译局是36氪旗下的编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍外国的新技术、新观点、新风向。

编者按：近日，美国 IBM 研究院的研究人员发现：通过写作测试，可以在发病前几年就诊断出是否可能患有阿兹海默症。写作测试结果将由AI进行分析，准确率高达75%。这一发现可能对阿兹海默症的预防和治疗起到至关重要的作用。本文来自《纽约时报》，作者Gina Kolata，原文标题 “Alzheimer’s Prediction May Be Found in Writing Tests”。

图片来自 Unsplash｜摄影 Steven HWG

仅仅通过分析几年里书写方式的变化，就能在出现症状之前预测阿兹海默症，这有可能吗？

根据 IBM 研究人员最新公布的一项研究，答案是“可能”。

而且他们表示，预测阿兹海默只是一个开始。研究人员认为，患有各类神经系统疾病的人可能会出现独特的语言模式，这一特征或许可以在患病早期预测疾病。

在阿兹海默综合症的研究中，研究人员观察了80名80岁左右的男女，其中有一半的人患有阿兹海默症，另一半则没有。但是在七年半之前，所有人都表现出了正常的认知。

这80名男女都参与了佛拉明罕心脏研究（Framingham Heart Study），这是一项长期的大型研究，会定期对参与者做身体和认知测试。作为测试阿兹海默症的一部分，他们需要完成一项笔试，内容是描述一幅画：画中一位小男孩站在摇摇晃晃的椅子上，伸手抓一个放在架子上的饼干罐，他的身后站着一位女性。

研究人员通过人工智能程序来检查测试者的单次使用情况，寻找用语上的细微差别。结果发现，即使在认知正常的情况下，有些人还是会重复使用特定的单词和词组，他们还有可能犯语法错误或者变位错误，比如少写 “the”，或者在该用 “is” 的地方用了 “are”。

这一组测试者最终都患上了阿兹海默症。

根据发表在《柳叶刀》的子刊《临床医学》（EClinicalMedicine）杂志的数据，AI 程序可以以75%的准确度预测谁会患上阿兹海默症。

位于纽约约克敦高地的 IBM 托马斯·J·沃森研究中心的医疗保健和生命科学研究副会长阿杰·罗尤鲁（Ajay Royyuru）说：“我们事先并未假设这些单词会反映出什么问题。” 这一 AI 分析实验就是在 IBM 托马斯·J·沃森研究中心完成的。

阿兹海默症的研究人员对此非常感兴趣，他们认为可以利用这一发现，在这些症状还未转化成脑部疾病之前就预测出来，即使目前还没有方法有效缓解或阻止阿兹海默症。

宾夕法尼亚大学阿尔茨海默病研究员贾森·卡拉威什博士（Dr. Jason Karlawish）说：“（这项实验）非常聪明，核心就在于通过梳理大量的口头或者书面语，从而得到一个信号。”

多年来，研究人员一直在潜心分析有神经系统疾病症状的人的言语和声音变化，这些疾病包括阿尔茨海默氏症、肌萎缩侧索硬化症、帕金森氏症、额颞叶痴呆、双相情感障碍和精神分裂症。

但是，正如加州大学旧金山分校研究阿尔茨海默病的迈克尔·韦纳（Michael Weiner）博士所言，IBM 研究所的报告开辟了新天地。“这是我第一次在报告中看到，通过对绝对正常的人的检测，较为准确地预测出他们几年后会出现的问题。”

目前，研究人员期望能发现眼下无病症、但在几年后会出现精神系统疾病的人的语言细微变化。宾夕法尼亚大学神经病学教授兼大学额颞叶痴呆中心主任默里·格罗斯曼博士（Dr. Murray Grossman）说，每种神经系统疾病都会产生独特的语言变化，这种变化可能早在确诊之前就出现了。

默里·格罗斯曼博士致力于研究额颞叶痴呆（这是一种由大脑额叶神经逐渐丧失引起的疾病）患者的言语和行为模式。就行为模式而言，患者的表现通常为冷漠，判断力、自制力、同理心下降，而这些都难以量化。

格罗斯曼说，但言语是不同的，因为其变化是可以衡量的。在患病早期，患者的说话速度会随机变化，停顿之处是随机分布的。此外，患者的用词也会发生变化，他们使用的抽象词汇会更少。

格罗斯曼表示，这些变化与大脑额颞部的变化直接相关。病症与语种无关，不只是讲英语的患者才会有这些表现。

加州大学旧金山分校神经科学临床研究部主任亚当·博克斯（Adam Boxer）博士也在研究额颞叶痴呆症。他研究病症的工具是一款APP，研究对象是有这种疾病遗传倾向的、表现正常的患者。他的研究方法是向这些人展示一张图片，请他们记录所看到的内容。

他说：“我们希望在患病前5年至10年就开始测量变化，智能手机的好处就在于你可以做各种各样事情。”

研究人员还可以让人们相互讨论一分钟、讲述自己当天发生的事情，或者重复“哒哒哒”的声音。

博克斯表示，他和其他人一样专注于测试语言，因为这种测试无创且便宜。

图片来自 Unsplash｜摄影 Clément Falize

谢丽尔·科克兰（Cheryl Corcoran）博士是纽约西奈山伊坎医学院的精神病学家，她希望通过语言变化来预测哪些青少年和年轻人有更高的风险患上精神分裂症。

精神分裂症的相关药物或许可以帮助那些即将患病的人，但问题在于要知道谁是病人。四分之一的人只是偶尔出现症状，三分之一的人有持续症状但最终并未发展成精神分裂症。

IBM 研究所的研究员吉列尔莫·切基（Guillermo Cecchi）也参与了最近的阿尔茨海默氏症研究，他研究了谢丽尔·科克兰手下的 34 名患者的言语变化，试图寻找言语中“思维的飞跃”——即是说，患者在说话时会在不同的轨道和场景切换。他还试图寻找“语言贫瘠”现象，即患者使用简单的语法结构和短句。

此外，列尔莫·切基还和他的同事们研究了位于洛杉矶的96名患者和受访者，这些人中有的完全正常，一些人间或会出现妄想症，其余的是精神分裂症患者。他让组里的受试者复述他们听到的故事，希望从中寻找相同的语言模式。

在两组测试中，人工智能都能以85%的准确率预测三年后谁会患上精神分裂症。“很多小型研究都发现了相同的信号，”谢丽尔·科克兰说。“（但目前）我们还不能直接告诉人们他们是否会有患病的风险。”

尽管这一研究尚处在起步阶段，但吉列尔莫·切基受到了鼓舞。“对我们来说，正确地、大规模地开展科学研究是当务之急，我们应该有更多的样本。美国每年有超过6000万的精神科问诊，但这些问诊都还没有使用我们的检测工具。”

译者：Michiko