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2020/09/10

言葉遣いからアルツハイマー病をAIが識別

 

米ニュージャージー州ホーボーケンに所在する私立大学・スティーブンス工科大学の研究チームは、表出する言語パターンからアルツハイマー病を 95%以上の精度で識別する AI ツールを開発しました。

これにより、既存の頭部画像スキャンや対面での質問回答型試験によるスクリーニングを置き換える可能性があり、大きな注目を集めています。

 

 

 

 

 

 

 

 

health IT Analyticsが昨日報じたところによると、研究チームは attention mechanism を導入した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって、この AI ツールを構築したということです。

 

アルツハイマー病の診断がある者とない者に「瓶からクッキーを盗む子どもの絵」を見せ、状況を文章によって表現させました。

チームは個々の文を構造的に分解し、512次元の特徴量ベクトルとしてアルゴリズムをトレーニングすることで高い識別精度を実現させました(注1)。

 

研究を率いたK.P. Subbalakshmi教授は「将来的には、メールからSNSまであらゆる投稿における任意のテキストから、アルツハイマー病を診断できる可能性がある」といいます。

チームは現在、英語以外の言語への拡張に向けたデータ収集と、失語症や脳卒中、外傷性脳損傷、うつ病といった他疾患でのアルゴリズム生成にも取り組んでいます。

 

 

 

 

 

 

 

注1) Pythonでは形態素解析用の外部モジュールが充実しており、比較的簡単に同種のアプローチを再現できる。形態素解析ライブラリのJanome、単語のベクトル表現技術であるWord2Vecを利用するためのGensim、深層学習ライブラリのPyTorchが扱いやすい。なお、開発環境としてGoogle Colaboratoryを使用している場合、Janomeのみプリインストールされていないのでpipコマンドによるインストールが必要。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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