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研究表明人工智能可以检测与肝衰竭有关的语言问题

互联网搜索引擎,电子邮件过滤器,诸如Amazon的Alexa和Apple的Siri等数字助理以及语言到语言的翻译背后的驱动力是自然语言处理,它是一种使计算机能够阅读,解密,理解和理解人类语言的技术。应用。现在,约翰霍普金斯大学医学院的研究人员说,他们为这项技术提供了一项新的临床侦探工作,可以诊断出肝衰竭患者与语言有关的认知障碍的早期和微妙的迹象。

研究表明人工智能可以检测与肝衰竭有关的语言问题

他们还报告发现的证据表明,认知功能可能跟随要恢复肝移植手术。

在《npj Digital Medicine》(以前的《Nature Digital Medicine》)杂志上的一篇新论文中,研究人员描述了他们如何使用自然语言处理或NLP来评估患有晚期肝病(ESLD)的患者的电子信息样本,慢性肝功能衰竭。ESLD与短暂的认知异常有关,例如注意力下降,记忆力减退和精神运动速度降低,以及个人发现并应对周围世界的能力。当衰竭的肝脏无法从血液中正确清除毒素,并且毒素穿过脑血屏障时,就会发生这种麻烦的混乱。

大约80%的ESLD患者具有与较差的生活质量相关的神经认知变化,包括睡眠和工作表现恶化。多达20%的ESLD成人可以发展为最严重的认知障碍形式,即明显的肝性脑病,一年后死亡率为43%。

资深研究作者,约翰·霍普金斯儿童中心儿科助理教授兼儿科肝移植医学主任,医学博士,高级研究作者道格拉斯·莫古尔(Douglas Mogul)博士说:“我们目前尚没有一种可靠的方法来识别需要肝移植的患者的认知异常。” “我们的发现表明,自然语言处理可以提供认知问题的早期诊断,指导我们处理问题,并帮助改善患者的生活质量,直到有供体器官可用为止。”

总体而言,研究人员发现NLP在句子长度,单词长度和其他语言特征上检测到了移植前和移植后的明显差异,但微妙,这表明该技术可以发展为有价值的诊断工具。

根据器官共享联合网络,肝脏是仅次于肾脏的第二大器官移植器官。2017年,约有8,100名ESLD患者接受了肝移植,近14,000名患者正在等待捐赠器官的名单。

在他们的研究中,研究人员确定了81位ESLD患者,这些患者在2013年4月1日之前在约翰·霍普金斯医院接受了肝移植手术(当时约翰·霍普金斯医院的患者首次能够向其护理人员发送电子邮件并让他们进入个人电子医疗记录),以及2018年1月31日。ESLD组的患者在移植前和移植后均发送了至少一条患者对提供者的电子消息。将他们按年龄,性别和种族/种族与对照组的肝病患者配对,这些患者患有肝病但未进行移植评估,并且记录中还包含电子邮件。

两组消息均使用19种语言特征的NLP评估进行评估,包括单词长度,句子长度,单词类型(名词,代词,动词,形容词等)和主语-宾语-宾语比率。

使用终末期肝病模型(MELD)对每位患者的肝病严重程度进行分级,根据实验室测试,该数值在6到40之间。MELD分数​​大于或等于30表示最需要移植的患者。

研究合著者和计算机语言学家Masoud Rouhizadeh说:“对于具有最高MELD分数​​的患者,我们发现他们的信息在每个单词之前更少,六个单词或更多单词更少,每个句子中更多单词。” .Sc。,Ph.D.是约翰霍普金斯大学临床与转化研究所的NLP负责人之一,也是其临床NLP中心的联合创始人。“这就像他们正在寻找的话,使自己的理解。”

移植手术后,大多数患者恢复了正常或接近正常的语言模式-句子越简洁,单词越长,包括更多的六个字母或更多字母。

研究人员说,在其他自然语言处理措施中,无论是由ESLD组成员编写的移植前和移植后消息,还是将这些消息与对照组参与者编写的消息进行比较,都没有显着差异。

为了举例说明NLP如何帮助显示和识别受损的认知功能,Rouhizadeh说,请看一下研究参与者发表的以下移植前声明:

“妻子要求我,当您将传真发送给我的残疾保险公司时,如果您可以包括以下[要包括的信息列表]。我将全职工作并再次下班后,如果我将获得任何好处,则必须等待更长的时间。” (不包括列表的字数:57)

他说,现在,将这个杂乱无章的信息与来自同一名ESLD患者的新信息在他接受新肝脏后进行比较:

“我已经安排了一个小假期,将要出城三天。我的妻子想确保一切都会好起来。” (字数:25)

Mogul说,这个例子表明,使用NLP分析记录的消息可以成功地识别当前测试可能遗漏的细微神经认知障碍,并在早期且可以治疗的阶段对其进行检测。

在这项概念验证试验之后,研究人员表示,他们计划进行更大范围的患者移植后认知发展,例如更长的时间,例如一到两年。

Mogul补充说,未来的研究还必须将NLP诊断与既定的临床措施(例如神经认知测试)相关联,以确认该技术的有效性并排除其他形式的痴呆症是引起异常的根源。

尽管NLP技术在当今社会中很普遍,但它只是在最近才开始在医疗保健领域中崭露头角。早期的医学应用包括使用患者的单词选择来发出大脑出血的信号,在数学上对肝硬化的风险等级进行排名,并开发出用于预测重症监护病房死亡率的计算机模型。

Mogul说:“我们是最早尝试使用它来追踪ESLD患者撰写的信息中存在的神经认知障碍的国家之一。”

他说:“我们越能完善和开发新的诊断工具,就越能验证其有效性,然后可能会为将该技术应用于认知功能受损的其他疾病(例如阿尔茨海默氏病)打开大门。”

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