通過檢測阿爾茨海默氏癥患者使用語言方式的細微差異，史蒂文斯理工學院的研究人員開發(fā)了一種人工智能算法，有望準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，準確率超過 95%，而且還能夠解釋其結(jié)論，使醫(yī)生能夠仔細檢查其診斷的準確性。
“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 謝弗工程學院電氣與計算機工程教授 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?；加邪柎暮Ｄ习Y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”。患者也可能會使用尷尬的迂回說法，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制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一種隨著時間的推移而學習的人工智能形式)，Subbalakshmi 和她的學生能夠開發(fā)出軟件，該軟件不僅可以準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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