AI có thể dự đoán nguy cơ rối loạn tâm thần bằng ngôn ngữ hàng ngày
Ngôn ngữ của mọi người có thể tiết lộ manh mối về nguy cơ phát triển chứng loạn thần trong tương lai của họ. Các nhà khoa học đã kết luận điều này sau khi nghiên cứu những nét tinh tế trong cách nói hàng ngày của mọi người.
Sự khác biệt nhỏ trong cách sử dụng từ có thể chỉ ra nguy cơ rối loạn tâm thần và học máy có thể giúp xác định nó.Các nhà nghiên cứu tại Đại học Emory ở Atlanta, GA và Đại học Harvard ở Boston, MA, đã sử dụng một kỹ thuật học máy để phân tích ngôn ngữ trong một nhóm thanh niên có nguy cơ mắc bệnh.
Họ phát hiện ra rằng họ có thể dự đoán những cá nhân nào sẽ tiếp tục phát triển chứng rối loạn tâm thần với độ chính xác là 93%.
Mới đây npj Tâm thần phân liệt tài liệu nghiên cứu mô tả cách nhóm phát triển và thử nghiệm phương pháp.
Tác giả nghiên cứu cao cấp Phillip Wolff, giáo sư tâm lý học tại Đại học Emory, giải thích rằng nghiên cứu trước đó đã xác định rằng “các đặc điểm tinh tế của chứng rối loạn tâm thần trong tương lai hiện diện trong ngôn ngữ của con người”. Tuy nhiên, anh ấy lưu ý, “chúng tôi đã sử dụng công nghệ máy học để thực sự khám phá ra các chi tiết ẩn về các tính năng đó”.
Ông và các đồng nghiệp của mình đã phát minh ra phương pháp học máy để đo lường hai biến ngôn ngữ: mật độ ngữ nghĩa và việc sử dụng các từ liên quan đến âm thanh.
Họ kết luận rằng "chuyển đổi sang rối loạn tâm thần được báo hiệu bằng mật độ ngữ nghĩa thấp và nói về giọng nói và âm thanh."
Mật độ ngữ nghĩa thấp là thước đo những gì nhóm đề cập đến là "nghèo nội dung" hoặc mơ hồ.
Các tác giả lưu ý: “Công trình này là một bằng chứng của nghiên cứu khái niệm chứng minh rằng các chỉ số về sức khỏe tâm thần trong tương lai có thể được trích xuất từ ngôn ngữ tự nhiên của con người bằng các phương pháp tính toán”.
Học máy và các triệu chứng rối loạn tâm thần
Máy học là một loại trí tuệ nhân tạo trong đó máy tính “học hỏi từ kinh nghiệm” mà các nhà khoa học không cần phải lập trình việc học một cách rõ ràng.
Hệ thống học máy tìm kiếm các mẫu trong một tập hợp dữ liệu đã biết và quyết định mẫu nào xác định các tính năng cụ thể. Sau khi “học” những tính năng này là gì, nó có thể xác định chúng một cách không mệt mỏi trong một tập hợp dữ liệu mới.
Công nghệ máy học có thể phát hiện ra các kiểu sử dụng ngôn ngữ của mọi người mà ngay cả các bác sĩ đã qua đào tạo để chẩn đoán và điều trị những người có nguy cơ mắc chứng loạn thần cũng không thể nhận thấy.
“Cố gắng nghe những điều tinh tế này trong các cuộc trò chuyện với mọi người cũng giống như cố gắng nhìn thấy những vi trùng cực nhỏ bằng mắt của bạn,” tác giả nghiên cứu đầu tiên Neguine Rezaii, một nghiên cứu viên tại Khoa Thần kinh tại Trường Y Harvard, giải thích.
Tuy nhiên, có thể sử dụng công nghệ máy học để tìm một số mẫu tinh tế ẩn trong ngôn ngữ của con người. Cô nói thêm: “Nó giống như một chiếc kính hiển vi để cảnh báo các dấu hiệu rối loạn tâm thần.
Rezaii bắt đầu thực hiện nghiên cứu khi đang là nội trú tại Khoa Tâm thần và Khoa học Hành vi tại Trường Y Đại học Emory.
Rối loạn tâm thần là một trạng thái của tâm trí, trong đó có thể khó phân biệt được đâu là thật và đâu là giả.
Khi một người đi vào trạng thái tâm trí này, các bác sĩ gọi nó là một giai đoạn loạn thần. Trong một giai đoạn như vậy, mọi người trải qua những nhận thức và suy nghĩ bị xáo trộn. Hoang tưởng và ảo giác là những triệu chứng thường gặp của bệnh rối loạn tâm thần.
Trong giai đoạn rối loạn tâm thần, một người có thể biểu hiện hành vi không phù hợp hoặc nói chuyện không mạch lạc. Ngoài ra, họ có thể bị gián đoạn giấc ngủ và trở nên thu mình với xã hội, trầm cảm và lo lắng.
Tại Hoa Kỳ, khoảng 3% số người sẽ trải qua một giai đoạn rối loạn tâm thần trong suốt cuộc đời của họ, theo số liệu của Viện Sức khỏe Tâm thần Quốc gia, một trong những Viện Y tế Quốc gia (NIH).
Cải thiện chẩn đoán sớm nguy cơ rối loạn tâm thần
Rối loạn tâm thần là một dấu hiệu của bệnh tâm thần phân liệt và các tình trạng sức khỏe tâm thần lâu dài nghiêm trọng khác.
Các dấu hiệu cảnh báo của chứng rối loạn tâm thần thường bắt đầu từ giữa đến cuối tuổi thiếu niên với một nhóm các triệu chứng rối loạn tâm thần mà các bác sĩ mô tả là hội chứng hoang tưởng.
Khoảng 25–30% thanh thiếu niên phát triển hội chứng hoang tưởng sẽ phát triển một bệnh tâm thần như tâm thần phân liệt.
Từ các cuộc phỏng vấn và kiểm tra khả năng nhận thức, các bác sĩ được đào tạo thích hợp thường có thể dự đoán những người mắc hội chứng hoang tưởng nào sẽ tiếp tục phát triển chứng rối loạn tâm thần với độ chính xác khoảng 80%.
Các nhà khoa học đang thử nhiều cách tiếp cận khác nhau để cải thiện tỷ lệ dự đoán này và làm cho quá trình chẩn đoán chính xác và đơn giản hơn. Học máy là một trong những cách tiếp cận này.
Giáo sư Wolff và nhóm của ông bắt đầu nghiên cứu bằng cách đưa hệ thống máy học của họ vào để xác định các tiêu chuẩn ngôn ngữ trong cuộc trò chuyện hàng ngày.
Họ cung cấp cho hệ thống các cuộc trò chuyện trực tuyến từ 30.000 người dùng Reddit. Reddit là một nền tảng thảo luận, xếp hạng nội dung và tin tức trực tuyến, nơi người dùng đã đăng ký có thể trò chuyện về các chủ đề khác nhau.
Nhóm đã sử dụng phần mềm Word2Vec để phân tích các từ riêng lẻ trong cuộc hội thoại. Phần mềm ánh xạ các từ để những từ có nghĩa tương tự ở gần nhau trong “không gian ngữ nghĩa”, trong khi những từ có nghĩa rất khác nhau thì ở xa nhau.
Các nhà nghiên cứu đã thêm một chương trình khác vào hệ thống để mở rộng khả năng phân tích ngữ nghĩa của nó. Các nghiên cứu trước đây đã giới hạn phân tích này trong việc đo lường sự mạch lạc về ngữ nghĩa, xem xét cách mọi người sử dụng các từ trong các câu.
Tuy nhiên, mật độ ngữ nghĩa tiến xa hơn một bước và cũng đánh giá cách mọi người tổ chức các từ của họ thành câu. Nhóm nghiên cứu cho rằng đây là một chỉ báo tốt hơn về các quá trình tinh thần mà mọi người sử dụng để tạo thành câu.
Sau khi đào tạo hệ thống học máy để thiết lập một “đường cơ sở bình thường”, nhóm nghiên cứu sau đó đưa nó vào các cuộc trò chuyện từ các cuộc phỏng vấn chẩn đoán 40 người tham gia trong Nghiên cứu theo chiều dọc Prodrome ở Bắc Mỹ (NAPLS).
NAPLS là một dự án kéo dài 14 năm với nhiều lĩnh vực nhằm mục đích cải thiện khả năng chẩn đoán của các bác sĩ đối với những người trẻ tuổi có thể có nguy cơ phát triển chứng rối loạn tâm thần và hiểu được lý do.
Sau đó, nhóm nghiên cứu so sánh phân tích học máy của các cuộc hội thoại NAPLS với dữ liệu cơ sở. Họ cũng so sánh nó với dữ liệu theo dõi cho thấy những người tham gia nào tiếp tục phát triển chứng rối loạn tâm thần.
Kết quả cho thấy những người tham gia sau đó phát triển chứng rối loạn tâm thần có xu hướng sử dụng nhiều từ liên quan đến âm thanh hơn so với ban đầu và họ cũng sử dụng các từ có nghĩa tương tự thường xuyên hơn.
“Nếu chúng ta có thể xác định những cá nhân có nguy cơ sớm hơn và sử dụng các biện pháp can thiệp phòng ngừa,” đồng tác giả, GS Elaine Walker giải thích, “chúng ta có thể đảo ngược các khoản thâm hụt.”
“Có những dữ liệu tốt cho thấy rằng các phương pháp điều trị như liệu pháp nhận thức-hành vi có thể trì hoãn sự khởi phát và thậm chí có thể làm giảm sự xuất hiện của rối loạn tâm thần,” cô nói thêm.
Nhóm nghiên cứu hiện đang tập hợp nhiều bộ sưu tập dữ liệu phong phú hơn và có kế hoạch thử nghiệm kỹ thuật học máy mới với các bệnh lý não và tâm thần khác, chẳng hạn như chứng mất trí nhớ.
“Nghiên cứu này thú vị không chỉ vì tiềm năng tiết lộ thêm về bệnh tâm thần mà còn để hiểu cách thức hoạt động của tâm trí - cách nó kết hợp các ý tưởng lại với nhau”.
GS Phillip Wolff