{"id":14256,"date":"2023-03-29T07:48:00","date_gmt":"2023-03-29T05:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.vsxdesign.com\/blog\/?p=14256"},"modified":"2025-01-21T09:07:14","modified_gmt":"2025-01-21T08:07:14","slug":"valuta-il-rischio-alzheimer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.vsxdesign.com\/blog\/scienza\/salute\/valuta-il-rischio-alzheimer\/","title":{"rendered":"Valuta il rischio Alzheimer con l’intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"\n

L’intelligenza artificiale valuta il rischio Alzheimer analizzando l’uso delle parole. Nuovi modelli hanno utilizzato campioni di scrittura<\/strong> per prevedere l’insorgenza della malattia con una precisione del 70%.<\/p>\n\n\n\n

Per realizzare questi modelli, i ricercatori hanno utilizzato trascrizioni digitali delle risposte scritte a mano dai partecipanti al Framingham Heart Study<\/a> a cui \u00e8 stato chiesto di descrivere :<\/p>\n\n\n\n

L’immagine di una donna che apparentemente \u00e8 preoccupata di lavare i piatti mentre due bambini svuotano un barattolo di biscotti.<\/p>\n\n\n\n

Queste descrizioni non hanno preservato la grafia delle risposte originali, afferma Rhoda Au<\/strong>, direttrice di neuropsicologia presso lo studio di Framingham e professore alla Boston University. <\/p>\n\n\n\n

Il modello che valuta il rischio Alzheimer<\/h2>\n\n\n\n

Tuttavia, anche senza la grafia fisica, IBM afferma che il suo principale modello di intelligenza artificiale<\/a> \u00e8 stato in grado di rilevare le caratteristiche linguistiche<\/strong> che a volte sono correlate ai primi segni di deterioramento cognitivo. <\/p>\n\n\n\n

Includono alcuni errori di ortografia, parole ripetute e l’uso di frasi semplificate piuttosto che di frasi grammaticalmente complesse. Questa evidenza \u00e8 in linea con la comprensione dei medici di come la malattia di Alzheimer possa influire sul linguaggio.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il modello principale valuta il rischio Alzheimerha con un’accuratezza del 70%<\/strong> nel predire quale dei partecipanti a Framingham avrebbe eventualmente sviluppato la demenza associata alla malattia prima dell’et\u00e0 di 85 anni. <\/p>\n\n\n\n

Questo risultato si \u00e8 basato su dati storici piuttosto che sulla previsione di eventi futuri, tuttavia, la precisione \u00e8 elevata.<\/p>\n\n\n\n

\n

L’intelligenza artificiale si \u00e8 concentrata sul gruppo pi\u00f9 anziano di partecipanti allo studio di Framingham, che rappresenta principalmente una popolazione bianca non ispanica. Questo limita quanto i risultati possano essere generalizzati a comunit\u00e0 pi\u00f9 diverse nel resto del mondo.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

osserva Au<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Inoltre, non \u00e8 chiaro come si comporterebbe l’IA in popolazioni pi\u00f9 ampie : il set di dati dello studio ha coinvolto solo 40 persone<\/strong> che alla fine hanno sviluppato demenza e 40 “controlli” che non l’hanno fatto, osserva Jekaterina Novikova<\/strong>, direttore dell’apprendimento automatico presso Winterlight Labs a Toronto. <\/p>\n\n\n\n

Novikova, che non \u00e8 stata coinvolta nel nuovo studio, si domanda anche se le prestazioni dell’IA di IBM cambierebbero quando si valuta il rischio Alzheimer in diversi momenti prima della diagnosi.<\/p>\n\n\n\n

Tuttavia, lei e Au lodano il documento come un solido contributo <\/strong>alla ricerca che potrebbe attirare maggiore attenzione e risorse per l’utilizzo di IA nel morbo di Alzheimer.<\/p>\n\n\n\n

\n

Quello che mi piace personalmente dello [studio] \u00e8 che \u00e8 uno dei pochissimi lavori che analizza i dati di vita reale su larga scala raccolti in un periodo di tempo molto lungo<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

afferma Novikova.<\/p>\n\n\n\n

Il futuro della ricerca sulla malattia di Alzheimer<\/h2>\n\n\n\n

I nuovi modelli avrebbero potuto essere pi\u00f9 accurati se avessero potuto incorporare la grafia, suggerisce Au. Questa capacit\u00e0 avrebbe potuto fornire ulteriori indizi, come la prova di piccoli tremori, il passaggio dalla stampa al corsivo e le lettere molto piccole.<\/p>\n\n\n\n

\n

Ci sono molte \u2026 caratteristiche di cui [i ricercatori] non hanno tenuto conto, che, combinate con le caratteristiche linguistiche, avrebbero probabilmente creato un modello ancora pi\u00f9 predittivo<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

dice Au. <\/p>\n\n\n\n

I modelli IBM inoltre non includevano dati dalla lingua parlata. L’utilizzo dell’analisi vocale AI qunado si valuta il rischio Alzheimer \u00e8 un’area di ricerca in crescita e altri sistemi si sono concentrati sulla rilevazione dei cambiamenti nei campioni audio<\/strong>. Questi contengono indizi come le pause del discorso, che non si trovano nella scrittura.<\/p>\n\n\n\n

Sia scritti che parlati, i campioni linguistici offrono una fonte di informazioni relativamente non invasiva per il monitoraggio della salute cognitiva delle persone, rispetto alle scansioni cerebrali e ad altri test di laboratorio.<\/p>\n\n\n\n

La raccolta dei dati<\/h3>\n\n\n\n

La raccolta di tali dati linguistici potrebbe essere effettuata in modo economico e da remoto, sebbene ci\u00f2 richiederebbe comunque un rigoroso consenso informato e tutele della privacy<\/a> per le persone che creano i campioni. Ci\u00f2 \u00e8 particolarmente vero perch\u00e9 alcune persone potrebbero non voler nemmeno sapere<\/strong> quanto \u00e8 probabile che sviluppino il morbo di Alzheimer, una condizione attualmente irreversibile.<\/p>\n\n\n\n

I modelli di formazione su campioni parlati piuttosto che scritti potrebbero rivelarsi pi\u00f9 pratici per raggiungere la pi\u00f9 ampia portata a lungo termine, dato che la scrittura richiede l’alfabetizzazione mentre la parola no. <\/p>\n\n\n\n

Novikova e i suoi colleghi dei Winterlight Labs si sono concentrati molto sull’insegnamento dell’intelligenza artificiale ad analizzare le caratteristiche acustiche e linguistiche delle parole parlate. E Au ha registrato sia il parlato che la grafia, utilizzando penne digitali per catturare quest’ultima, per le sue ricerche. <\/p>\n\n\n\n

IBM sembra voler proseguire su questa linea per il proprio lavoro futuro.<\/p>\n\n\n\n

\n

Stiamo sfruttando questa tecnologia per comprendere meglio malattie come la schizofrenia, [la sclerosi laterale amiotrofica] e il morbo di Parkinson e lo stiamo facendo in studi prospettici [che] analizzano campioni di linguaggio parlato, forniti con il consenso da test verbali cognitivi simili<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

afferma Guillermo Cecchi<\/strong>, coautore del nuovo studio e ricercatore principale di psichiatria computazionale e neuroimaging presso IBM.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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