Группа ученых из Института неврологии UCL разработала методику диагностического анализа речи больных шизофренией с помощью языковых моделей искусственного интеллекта.
Результаты исследования были опубликованы в PNAS. Задачей исследования было определить возможность использования автоматизированного анализа языка в качестве дополнительного инструмента для диагностики психических заболеваний.
На сегодняшний день диагностика заболеваний психики базируется только на беседах с пациентами и их близкими, а объективные методы диагностики, такие как визуализация или анализы крови, имеют минимальное значение.
Отсутствие объективизации не позволяет глубже понять причины психических заболеваний и проводить мониторинг лечения.
Ученые попросили 26 пациентов с шизофренией и 26 здоровых людей из контрольной группы провести выполнение двух заданий на беглость речи, в которых было необходимо за пять минут произнести максимум слов, относящихся к категории «животные» или слов, начинающихся на букву «п».
Для анализа ответов участников ученые воспользовались помощью языковой модели искусственного интеллекта, обученной на огромных объемах текстов из интернета.
Ученые с помощью модели искусственного интеллекта решили выяснить, насколько возможно предсказать те слова, которые вспоминаются спонтанно и есть ли снижение этой предсказуемости у пациентов с шизофренией.
Было обнаружено, что предсказуемость у здоровых людей выше, чем у пациентов с шизофренией особенно в тех случаях, когда психическое заболевание имело тяжелую форму.
Ученые считают, что такая разница обусловлена тем, что мозг не одинаково анализирует корреляции между воспоминаниями и идеями и хранит эту информацию в определенных частях мозга в «когнитивных картах».
Как считает доктор Мэтью Нур, один из авторов исследования (Институт неврологии Калифорнийского университета в Квин-Сквер и Оксфордский университет), автоматический анализ языка стал доступен врачам благодаря развитию языковых моделей искусственного интеллекта (ИИ), таких как ChatGPT.
Ученые из UCL и Оксфорда планируют тестировать эту систему для анализа речевых паттернов на большем числе пациентов, а также проверить возможность использования технологии для диагностики различных психических заболеваний.
