შესაძლოა, მალე ალცჰაიმერის დიაგნოსტიკაში ხელოვნური ინტელექტი დაგვეხმაროს და იგი ამას ადამიანის ნაწერის ანალიზით შეძლებს. IBM-მა (საერთაშორისო ბიზნეს ტექნოლოგიების კორპორაცია) და Pfizer-მა (ამერიკის მულტინაციონალური ფარმაცევტული კორპორაცია) შექმნეს ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც ადამიანების ლექსიკაში ენობრივი ნიმუშების შესწავლით მათში ამ დაავადების ადრეული ნიშნების გამოვლენას შეძლებს.

აქამდე, სხვა მკვლევარების მიერ, მრავალი სახის მოდელი შეიქმნა კოგნიტური დარღვევების, მათ შორის ალცჰაიმერის სიმპტომების გამოსავლენად. მეცნიერებმა ეს მოდელები ისეთი ტიპის მონაცემებზე დაყრდნობით შექმნეს, როგორებიცაა ტვინის სკანირებული სურათი და კლინიკური ანალიზების შედეგები. მაგრამ, ეს უკანასკნელი კვლევა განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია, რადგან იგი იყენებს ისტორიულ ინფორმაციას მრავალ თაობებზე ჩატარებული ფრემინგემის კარდიოლოგიური კვლევებიდან. ეს კვლევები 1948 წლიდან მოყოლებული სამი სხვადასხვა თაობის 14,000-ზე მეტ ადამიანს ჩაუტარდა. მკვლევრები ფიქრობენ, რომ თუ AI-ს ახალი მოდელის უნარი, შეძლოს ასეთ მონაცემებში რაიმე გამოკვეთილი ტენდენციის გამოვლენა, მიმართული იქნება უფრო დიდი და მრავალფეროვანი პოპულაციების შესწავლისკენ, ისინი შეძლებენ ადამიანებში ალცჰაიმერის განვითარების პროგნოზირებას იმაზე რამდენიმე წლით ადრე, სანამ დაავადების სიმპტომები იმდენად შესამჩნევი გახდება, რომ მისი დიაგნოსტირება ტრადიციული მეთოდებით გახდეს შესაძლებელი. დიაგნოსტირების ეს მეთოდი არ საჭიროებს ინვაზიური ტესტების ჩატარებას, ან სკანირებას. Pfizer-ის დაფინანსებული და შემდეგ IBM-ის მიერ ჩატარებული კვლევის შედეგები გასული კვირის ხუთშაბათს გამოქვეყნდა EClinicalMedicine-ში.

"AI-ის ახალი მოდელი პრაქტიკოსებს იმის დანახვაში ეხმარება, თუ როგორ შეიძლება ადამიანებში შეუმჩნეველი ცვლილებების დანახვა იქამდე, სანამ მათ კლინიკურ დიაგნოზის დასმის შედეგად გამოავლენენ. სინამდვილეში ეს შეუჩნეველი პროცესები შეიძლება გაფრთხილება იყოს იმისა, რომ მომავალში ადამიანის ორგანიზმში სხვა მნიშვნელოვანი ცვლილებებია მოსალოდნელი და მათი პროგნოზირებისთვის უფრო ზუსტი კვლევების ჩატარებაა საჭირო", - ამბობს ეჯეი როიურუ, ჯანდაცვისა და სიცოცხლის შემსწავლელი მეცნიერებების კვლევის ვიცე პრეზიდენტი IBM-ში.

შექმნილი მოდელების გასაუმჯობესებლად, მკვლევრებმა ფრემინგემის კარდიოლოგიური კვლევის მონაწილეთა ხელნაწერი პასუხების ციფრული ტრანსკრიფციები შეისწავლეს, რომელთაც კვლევის ფარგლებში სთხოვეს, რომ სიტყვიერად აღეწერათ ქალის ფოტოსურათი, რომელიც ჭურჭლის რეცხვითაა დაკავებული, მის ზურგს უკან კი ორი ბავშვი ორცხობილებით სავსე ქილას ესხმიან თავს. "ეს მოდელი აღწერებზე დაკვირვებისას ადამიანების ხელწერას ვერ აღიქვამს", - ამბობს როდა აუ, ფრემინგემის კვლევის ნეიროფიზიოლოგიის მიმართულების დირექტორი და ბოსტონის უნვიერსიტეტის პროფესორი. (მისი გუნდი პასუხისმგებელი იყო მოცანემების ტრანსკრიფციების შექმნაზე, მაგრამ სხვა მხრივ კვლევაში მონაწილეობა არ მიუღიათ). მაინც, ფიზიკური ხელნაწერის გარეშეც კი, IBM-ის განმარტებით მათმა მთავარმა AI მოდელმა შეძლო ტექსტში ენობრივი მახასიათებლების შემჩნევა და გამოვლენა, რაც ხშირად კოგნიტური ხარვეზების განვითარების ადრეულ ნიშანს წარმაოდგენს. ისინი მოიცავს შეცდომებს მართლწერაში, სიტყვების გამეორებას და კომპლექსური გრამატიკული წინადადებების ნაცვლად მარტივი ფრაზების გამოყენებას. "ეს ნიშნები შეესაბამება ექიმების წარმოდგენას იმის შესახებ, თუ რა გავლენა შეიძლება იქონიოს ალცჰაიმერმა ადამიანის მეტყველებაზე", - ამბობს როიურუ.

მთავარმა მოდელმა 70% სიზუსტით შეძლო იმის პროგნოზირება, თუ ფრემინგემის მონაწილეებიდან 85 წლის ასაკამდე რომლებს განუვითარდებოდათ ალცჰაიმერი. რა თქმა უნდა, ეს შედეგიც ისტორიული მონაცემების შესწავლაზე დაყრდნობით მიიღეს.

"AI მოდელით შესწავლის დროს გამოიყენეს ფრემინგემის კარდიოლოგიური კვლევის მონაწილეთა ყველაზე ადრეული ჯგუფის მონაცემები, რომელთა უმეტესობა არაესპანური წარმოშობის თეთრკანიანი ადამიანებისგან შედგება. ეს კი, გარკვეულწილად, ხელს გვიშლის იმის წარმოდგენაში, თუ როგორ იცვლება ეს შედეგები უფრო მრავალფეროვან ჯგუფებში როგორც ამერიკაში, ასევე დანარჩენ ქვეყნებში", - აღნიშნავს აუ. ჯერჯერობით ისიც გაუგებარია, თუ როგორ იმუშავებს ეს მოდელი დიდ პოპულაციებზე: EClinicalMedicine-ის კვლევის შედეგად გვაქვს მონაცემები მხოლოდ 40 ადამიანზე, რომელთაც საბოლოოდ განუვითარდათ დაავადება და კიდევ 40 ადამიანზე, რომლებსაც ალცჰაიმერის სიმპტომები არ აღმოაჩნდათ", - აღნიშნავს ჯეკატერინა ნოვიკოვა, მანქანათმცოდნეობის დირექტორი ტორონტოს უინტერლაითის ლაბორატორიაში. ნოვიკოვა, რომელიც ახალ კვლევაში არ მონაწილეობდა, ასევე კითხვის ნიშნის ქვეშ აყენებს IBM-ის AI მოდელის შესაძლებლობას, ერთნაირი სიზუსტით მოახდინოს ალცჰაიმერის განვითარების წინასწარი პროგნოზირება დიაზგნოზის დასმამდე, დროის სხვადასხვა მონაკვეთში.

მიუხედავად ამისა, ის და აუ ფიქრობენ, რომ ნაშრომი დიდ წვლილს შეიტანს ამ სფეროს განვითარებაში და რომ ალცჰაიმერის AI მოდელით აღმოჩენამ ახალი კვლევის დახმარებით შეიძლება მეტი ყურადღება და რესურსები მიიზიდოს. "პირადად მე ამ ნაშრომის შესახებ ის მომწონს, რომ იგი ერთ-ერთია იმ იშვიათ კვლევებს შორის, რომელიც მასშტაბური, მრავალფეროვანი და დიდი ხნის მანძილზე შეგროვებული რეალური მონაცემების ანალიზზეა დაფუძნებული", - ამბობს ნოვიკოვა.

"ახალი მოდელს რომ ხელნაწერის აღქმა შესძლებოდა, მისი საშუალებით შესწავლისას მკვლევრები მეტ სიზუსტესაც მიაღწევდნენ", - განმარტავს აუ. ამ უნარით შესაძლებელი გახდებოდა დამატებითი ინფორმაციის მოძიება, როგორიცაა ხელის კანკალის კვალი, ასევე ხელნაწერის მრუდები და ძალიან წვრილად ნაწერი გამოსახულებები. "არსებობს მრავალი მახასიათებელი, რომელიც, ენობრივ მახასიათებლებთან ერთად, უკეთეს შედეგებს მოგვცემდა და ამ მოდელით დაავადების პროგნოზირების უფრო მაღალ სიზუსტეს უზრუნველყოფდა. მკვლევრებს ეს მახასიათებლები მხედველობაში არ მიუღიათ", - ამბობს იგი. IBM-ის მოდელს ასევე არ შეუძლია ხმოვანი მონაცემების ანალიზი. AI საუბრის ანალიზის გამოყენება ალცჰაიმერის დიაგნოსტიკისთვის საკმაოდ მზარდი სფეროა კვლევისთვის და არსებობს სისტემები, რომლებიც აუდიო ჩანაწერში ცვლილებების გამოვლენაზეა ორიენტირებული. მათ შეუძლიათ საუბარში პაუზების დაფიქსირება, რაც დაწერილი ტექსტის ანალიზით არ ხერხდება.

იქნება ეს ხელნაწერი თუ ხმოვანი ჩანაწერი, ეს ნიმუშები ტვინის სკანირებით მიღებულ გამოსახულებთან და ლაბორატორიული ტესტებით მიღებულ შედეგებთან შედარებით, ადამიანის კოგნიტური ჯანმრთელობის შეფასებისა და მონიტორინგისთვის საჭირო ინფორმაციის უკეთეს წყაროს წარმოადგენს. "ასეთი მონაცემების შეგროვება დისტანციურადაც შეიძლება და დიდ ფინანსურ რესურსებს არ მოითხოვს, თუმცა იგი მაინც საჭიროებს მონაწილეების თანხმობას და კონფიდენციალურობის მკაცრად დაცვას იმ მონაწილეებისთვის, რომლებიც ნიმუშების შექმნაში მიიღებენ მონაწილეობას", - ამბობს როიურუ. ეს საკითხი რთული მოსაგვარებელია, რადგან ზოგ ადამიანს შეიძლება იმის ცოდნაც არ უნდოდეს, თუ რამდენად მაღალია იმის შანსი, რომ მომავალში ალცჰაიმერი განუვითარდეს - დაავადება, რომელიც შეუქცევადად ვითარდება.

შესაძლოა, კვლევაში ნაწერებთან შედარებით ხმოვანი ნიმუშები უფრო პრაქტიკული და გამოსადეგი იყოს, რადგან ხმოვანი ნიმუშის შექმნას წერა-კითხვის ცოდნა არ სჭირდება, ამიტომ ასეთი მონაცემების შეგროვებით კვლევაში უფრო მეტი ადამიანის ჩართვა გახდება შესაძლებელი. ნოვიკოვა და მისი კოლეგები უინტერლაითის ლაბორატორიაში აქტიურად მუშაობენ ისეთი AI მოდელის შექმნაზე, რომელიც ხმოვანი ჩანაწერების გამოყენებით შეძლებს აკუსტიკური და ენობრივი მახასიათებლების გაანალიზებას. აუ კი, თავისი მომავალი ნაშრომისთვის იკვლევს როგორც საუბრის ჩანაწერებს, ასევე ხელნაწერებს.

"ჩვენ ამჟამად ამ ტექნოლოგიის გამოყენების შესწავლის პროცესში ვართ, რათა უკეთესად გავიაზროთ ისეთი დაავადებები, როგორიცაა შიზოფრენია და პარკინსონის დაავადება. ამისთვის ვატარებთ პრაქტიკულ კვლევებს და ვაანალიზებთ მსგავსი კოგნიტური ვერბალური ტესტებიდან აღებულ ზეპირი მეტყველების ჩანაწერებს", - ამბობს გილერმო ჩექი, ახალი კვლევის თანაავტორი და გამოთვლითი ფსიქიატრიისა და ნეიროვიზუალიზაციის მკვლევარი IBM-ში.