Progettato un promettente nuovo programma di intelligenza artificiale per diagnosticare semplicemente l'Alzheimer sei anni prima dell'esordio dei sintomi, esaminando il modo di parlare della persona. Reso noto sulla rivista Alzheimer's & Dementia, è il risultato di ricercatori della Boston University.
Il loro modello può prevedere, con un tasso di precisione del 78,5%, se una persona con lieve deterioramento cognitivo rimarrà stabile nei successivi sei anni o se svilupperà la demenza. I ricercatori affermano che il loro lavoro potrebbe contribuire a rendere lo screening del deterioramento cognitivo più accessibile automatizzando parti del processo ed eliminando la necessità di costosi test di laboratorio, esami di imaging o addirittura visite mediche.
Per costruire e addestrare il loro modello, i ricercatori hanno utilizzato i dati di uno degli studi più antichi e di lunga durata del paese, il Framingham Heart Study. I partecipanti che mostrano segni di declino cognitivo sono sottoposti a regolari test neuropsicologici e interviste, producendo una grande quantità di informazioni sul loro benessere cognitivo nel tempo.
All'inizio dello studio gli esperti hanno ottenuto registrazioni audio di 166 interviste con persone, tra i 63 e i 97 anni, con lieve deterioramento cognitivo: 76 di queste sono rimaste stabili nei successivi sei anni e 90 sono progressivamente peggiorate. Hanno quindi utilizzato una combinazione di strumenti di riconoscimento vocale e intelligenza artificiale per addestrare un modello a individuare connessioni tra discorso, dati demografici, diagnosi e progressione della malattia. Dopo aver addestrato il programma, i ricercatori hanno testato la sua capacità predittiva sul resto dei partecipanti.
Il modello funziona basandosi solo sul contenuto dell'intervista e le parole pronunciate, come sono strutturate le frasi.
Ora il team mira a sviluppare un'app per smartphone per predire l'Alzheimer, nonché a espandere lo studio attuale oltre l'analisi del discorso—usando ad esempio i disegni dei pazienti —per aumentare la precisione predittiva del modello.
"Il digitale è il nuovo sangue - dichiarano gli autori -. Puoi raccoglierlo, analizzarlo per ciò che è noto oggi, conservarlo e rianalizzarlo per qualsiasi cosa nuova emerga domani".
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