Аналіз мови може передбачити ризик психозу

Дослідники стверджують, що програма автоматизованого аналізу мовлення може визначити ризик розвитку у молодої людини психозу.

У своєму новому дослідженні вчені з Медичного центру Колумбійського університету, Психіатричного інституту штату Нью-Йорк та Дослідницького центру IBM TJ Watson виявили, що програма комп'ютеризованого аналізу правильно розмежовувала молодих людей групи ризику, які розвивали психоз протягом двох з половиною років а ті, хто цього не зробив.

Дослідники стверджують, що доказове дослідження показало, що комп'ютеризований аналіз дав точнішу класифікацію, ніж клінічні оцінки. Дослідження з'являється в NPJ-шизофренія.

Експерти пояснюють, що приблизно один відсоток населення у віці від 14 до 27 років вважається клінічно високим ризиком (СНР) щодо психозу. У осіб із СНР спостерігаються такі симптоми, як незвичне або дотичне мислення, перцептивні зміни та підозрілість.

Близько 20 відсотків переживуть повномасштабний психотичний епізод. Визначення того, хто потрапляє в цю 20-відсоткову категорію до виникнення психозу, було недосяжною метою. Рання ідентифікація може призвести до втручання та підтримки, які можуть затримати, пом'якшити або навіть запобігти появі серйозних психічних захворювань.

Цікаво, що мова забезпечує унікальне вікно у розум, даючи важливі підказки про те, що люди думають і відчувають. Учасники дослідження взяли участь у відкритому, розповідному інтерв’ю, в якому вони описали свої суб’єктивні переживання.

Ці інтерв'ю транскрибувались, а потім аналізувались на комп’ютері на предмет моделей мови, включаючи семантику (значення) та синтаксис (структуру).

Дослідники пояснюють, що програмне забезпечення встановило семантичну узгодженість кожного пацієнта (наскільки добре він / вона тримався теми) та синтаксичну структуру, таку як довжина фраз та використання слів-визначників, які пов'язують фрази.

Клінічний психіатр може інтуїтивно розпізнати ці ознаки дезорганізованих думок у традиційному інтерв'ю, але машина може посилити почуте, точно вимірюючи змінні.

Потім за учасниками стежили протягом двох з половиною років.

Слідчі виявили, що ключові мовні особливості передбачали майбутні психічні проблеми. Зокрема, мовленнєві характеристики, що передбачали початок психозу, включали перерви в смисловому потоці від одного речення до наступного, та мовлення, що характеризувалося коротшими фразами з меншою деталізацією.

Інструмент класифікатора мови, розроблений у цьому дослідженні для механічного сортування цих специфічних ознак, пов’язаних із симптомами, досяг 100-відсоткової точності. Тобто, комп’ютерний аналіз правильно розрізнив п’ять осіб, які пізніше пережили психотичний епізод, і 29, які цього не зробили.

Дослідники вважають, що ці результати дозволяють припустити, що цей метод може виявити розлад мислення в його найдавнішій, найтоншій формі за роки до появи психозу. Розлад думки є ключовим компонентом шизофренії, але кількісно визначити його виявилося важко.

Для досліджень шизофренії та для психіатрії в цілому підхід відкриває можливість того, що нові технології можуть допомогти у прогнозуванні та діагностиці важких психічних розладів та відстежувати реакцію на лікування.

Автоматизований аналіз мови є недорогим, портативним, швидким і неінвазивним. Він може бути потужним інструментом, який може доповнювати клінічні співбесіди та рейтинги.

Тим не менше, дослідники кажуть, що необхідні додаткові дослідження з другою, більшою групою осіб групи ризику, щоб перевірити, чи є ця автоматизована здатність прогнозувати початок психозу одночасно надійною та надійною.

Це дослідження може також сприяти додатковим діагностичним втручанням, оскільки автоматизований мовленнєвий аналіз може бути використаний разом із нейровізуалізацією для кращого розуміння ранніх розладів мислення та нових підходів до лікування.

Джерело: Медичний центр Колумбійського університету / EurekAlert