Makine Öğrenimi, Dil Analizi Yoluyla Psikozu Tahmin Etmeye Yardımcı Olabilir

Yeni bir makine öğrenimi yöntemi, psikoz riski taşıyan bir kişinin bozukluğu geliştirip geliştirmeyeceğini yüzde 93 doğrulukla tahmin edebilir.

Emory Üniversitesi ve Harvard Üniversitesi'ndeki bilim adamları tarafından geliştirilen yöntem, sesle ilgili kelimelerin normalden daha fazla kullanımının, benzer anlama sahip kelimelerin daha yüksek oranda kullanılmasıyla birleştiğinde, muhtemelen ufukta psikoz olduğu anlamına geldiğini keşfetti.

Anormal işitsel algı erken bir uyarı işareti olmasına rağmen, eğitimli klinisyenler bile psikoz riski altındaki kişilerin ortalamadan daha fazla sesle ilişkili kelimeleri kullandıklarını fark etmemişlerdi.

Makalenin ilk yazarı Neguine Rezaii, "İnsanlarla yapılan konuşmalarda bu incelikleri duymaya çalışmak, gözlerinizle mikroskobik mikropları görmeye çalışmak gibidir" diyor. "Geliştirdiğimiz otomatik teknik, bu gizli kalıpları tespit etmek için gerçekten hassas bir araçtır. Psikozun uyarı işaretleri için bir mikroskop gibidir. "

Şizofreni ve diğer psikotik bozuklukların başlangıcı tipik olarak 20'li yaşların başında ortaya çıkar ve erken uyarı işaretleri - prodromal sendrom olarak bilinir - 17 yaş civarında başlar. Prodromal sendromlu gençlerin yaklaşık yüzde 25 ila 30'u sonunda şizofreni veya başka bir psikotik bozukluk geliştirir.

Şu anda psikozun tedavisi yok. Yapılandırılmış görüşmeler ve bilişsel testler sayesinde, eğitimli klinisyenler prodromal sendromlu kişilerde psikozu yaklaşık yüzde 80 doğrulukla tahmin edebilir.

Şimdi, gizli kalıpları ortaya çıkarabilen bir yapay zeka biçimi olan makine öğrenimi ile araştırma, teşhis yöntemlerini düzene koymak, yeni değişkenleri belirlemek ve tahminlerin doğruluğunu iyileştirmek için devam eden birçok çabadan biridir.

Emory'de psikoloji profesörü olan kıdemli yazar Phillip Wolff, "Daha önce gelecekteki psikozun ince özelliklerinin insanların dilinde mevcut olduğu biliniyordu, ancak bu özelliklerle ilgili gizli ayrıntıları gerçekten ortaya çıkarmak için makine öğrenimini kullandık" diyor. Wolff’un laboratuvarı, karar verme ve akıl sağlığını tahmin etmek için dil semantiği ve makine öğrenimine odaklanır.

Çalışma için, araştırmacılar önce konuşma dili için "normlar" oluşturmak için makine öğrenimini kullandılar. Bir bilgisayar yazılım programını, insanların bir dizi konu hakkında gayri resmi tartışmalar yaptığı bir sosyal medya platformu olan Reddit'in 30.000 kullanıcısının çevrimiçi sohbetlerini beslediler.

Word2Vec olarak bilinen yazılım programı, tek tek sözcükleri vektörlere dönüştürmek için bir algoritma kullanır (uzaydaki bir noktanın diğerine göre konumunu ifade eden matematiksel bir terim). Başka bir deyişle, program her kelimeyi anlamına göre bir semantik uzaydaki bir konuma atadı. Benzer anlamlara sahip kelimeler, çok farklı anlamlara sahip olanlara göre birbirine daha yakın konumlandırıldı.

Wolff laboratuvarı ayrıca "vektör paketini açma" veya kelime kullanımının anlamsal yoğunluğunun analizini gerçekleştirmek için bir bilgisayar programı geliştirdi. Vektör paketinden çıkarma, araştırmacıların her bir cümleye ne kadar bilgi paketlendiğini ölçmelerini sağladı.

"Normal" verilerin temelini oluşturduktan sonra, araştırmacılar aynı teknikleri psikoz riski yüksek olan 40 gencin tanısal görüşmelerine uyguladılar. Katılımcı örneklerin otomatik analizleri daha sonra normal temel örnekle karşılaştırıldı.

Sonuçlar, sesle ilgili kelimelerin normalden daha fazla kullanımının ve benzer anlamdaki kelimelerin daha yüksek oranda kullanılmasının psikozun ortaya çıkma olasılığının yüksek olduğunu gösterdi.

Çalışmanın güçlü yönleri arasında, her ikisi de güçlü bir teorik temele sahip olan yalnızca iki değişkeni kullanmanın basitliği, sonuçların kalıcı bir veri kümesinde kopyalanması ve tahminlerinin yüzde 90'ın üzerinde yüksek doğruluğu yer alıyor.

Rezaii, "Klinik alanda, genellikle kesinlikten yoksun oluyoruz," diyor. "Dil kullanımında saklı olanlar gibi ince değişkenleri ölçmek için daha nicel ve nesnel yollara ihtiyacımız var."

Rezaii ve Wolff şimdi daha büyük veri kümeleri topluyor ve yöntemlerinin demans dahil çeşitli nöropsikiyatrik hastalıklarda uygulanmasını test ediyorlar.

Wolff, "Bu araştırma sadece akıl hastalığı hakkında daha fazla bilgi verme potansiyeli açısından değil, aynı zamanda zihnin nasıl çalıştığını - fikirleri nasıl bir araya getirdiğini anlamak için de ilginç" diyor. "Makine öğrenimi teknolojisi o kadar hızlı ilerliyor ki, bize insan zihninde veri madenciliği yapmamız için araçlar sağlıyor."

Emory psikoloji ve sinirbilim profesörü ortak yazar Elaine Walker, "Risk altındaki bireyleri daha erken tespit edip önleyici müdahaleler kullanabilirsek, açıkları tersine çevirebiliriz" diyor.

Bulgular dergide yayınlandı npj Şizofreni.

Kaynak: Emory Health Sciences