通過(guò)檢測(cè)阿爾茨海默氏癥患者使用語(yǔ)言方式的細(xì)微差異,史蒂文斯理工學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種人工智能算法,有望準(zhǔn)確診斷阿爾茨海默氏癥,而無(wú)需昂貴的掃描或親自測(cè)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(zhǔn)確率超過(guò) 95%,而且還能夠解釋其結(jié)論,使醫(yī)生能夠仔細(xì)檢查其診斷的準(zhǔn)確性。
“這是一個(gè)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(zhǎng)、查爾斯 V 謝弗工程學(xué)院電氣與計(jì)算機(jī)工程教授 KP Subbalakshmi 說(shuō)道。“我們正在開辟一個(gè)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(shí)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?cè)缇椭腊柎暮D习Y會(huì)影響一個(gè)人的語(yǔ)言使用?;加邪柎暮D习Y的人通常用代詞代替名詞,例如說(shuō)“他坐在上面”而不是“男孩坐在椅子上”?;颊咭部赡軙?huì)使用尷尬的迂回說(shuō)法,說(shuō)“我的胃感覺不舒服,因?yàn)槲疫€沒吃東西”,而不是簡(jiǎn)單地“我餓了”。通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)可解釋的人工智能引擎,該引擎使用注意力機(jī)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一種隨著時(shí)間的推移而學(xué)習(xí)的人工智能形式),Subbalakshmi 和她的學(xué)生能夠開發(fā)出軟件,該軟件不僅可以準(zhǔn)確識(shí)別眾所周知的阿爾茨海默氏癥跡象,還可以檢測(cè)以前被忽視的微妙的語(yǔ)言模式。
Subbalakshmi 和她的團(tuán)隊(duì)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(lái)訓(xùn)練她的算法,因?yàn)樗麄兠枋隽艘环鶅和瘡墓拮永锿碉灨傻膱D畫。使用 Google 開發(fā)的工具,Subbalakshmi 和她的團(tuán)隊(duì)將每個(gè)單獨(dú)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(diǎn)。
這種方法甚至可以為復(fù)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(guò)使用這些向量以及手工制作的特征(主題專家已識(shí)別的特征),人工智能系統(tǒng)逐漸學(xué)會(huì)了發(fā)現(xiàn)健康或不健康受試者所說(shuō)的句子之間的相似性和差異,從而以驚人的準(zhǔn)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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