Analyse spontaner Sprache bei der Parkinson-Krankheit mittels natürlicher Sprachverarbeitung
Höhepunkte • Spontansprache von Patienten mit Parkinson-Krankheit (PD) wurde analysiert. • PD-Patienten sprachen weniger Morpheme in einem Satz als gesunde Kontrollpersonen. • PD-Patienten hatten eine höhere Rate an Verben und eine niedrigere Rate an Substantiven als die Kontrollgruppe. • Die Unterscheidungsgenauigkeitsraten bei Verwendung identifizierter Sprachelemente lagen bei über 80 %. |
Einführung
Patienten mit Parkinson-Krankheit (PD) sind mit einer Vielzahl sprachbezogener Probleme konfrontiert, darunter Dysarthrie und Sprachstörungen. Um die pathophysiologischen Mechanismen sprachlicher Beeinträchtigungen bei Parkinson aufzuklären, verglichen wir die Aussprache von Patienten und die von gesunden Kontrollpersonen (HC) mithilfe automatisierter morphologischer Analysetools.
Methoden
Wir haben 53 Parkinson-Patienten mit normaler kognitiver Funktion und 53 HC-Patienten aufgenommen und ihre spontane Sprache mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache bewertet. Algorithmen des maschinellen Lernens wurden verwendet, um Merkmale spontaner Gespräche in jeder Gruppe zu identifizieren. In dieser Analyse wurden 37 Merkmale verwendet, die sich auf Wortarten und syntaktische Komplexität konzentrieren. Ein Support Vector Machine (SVM)-Modell wurde mit zehnfacher Kreuzvalidierung trainiert.
Ergebnisse
Es wurde festgestellt, dass Patienten mit Parkinson-Krankheit (PD) weniger Morpheme in einem Satz sprechen als die Gruppe der gesunden Kontrollpersonen (HC). Im Vergleich zu HC wies die Sprache von PD-Patienten eine höhere Rate an Verben, Kasuspartikeln (Streuung) und Verbäußerungen sowie eine geringere Rate an gebräuchlichen Substantiv-Äußerungen, Eigennamen-Äußerungen und Füll-Äußerungen auf. . Unter Verwendung dieser Gesprächsänderungen lagen die jeweiligen Diskriminierungsraten für PD oder HC bei über 80 %.
Schlussfolgerungen
Unsere Ergebnisse zeigen das Potenzial der Verarbeitung natürlicher Sprache für die sprachliche Analyse und Diagnose von Parkinson.
Kommentare
Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) zur Verarbeitung natürlicher Sprache bewertete eine Forschungsgruppe die Spracheigenschaften von Patienten mit Parkinson-Krankheit (PD). Die Analyse ihrer Daten durch KI ergab, dass diese Patienten mit mehr Verben und weniger Substantiven und Füllwörtern sprachen. Die Studie wurde von Professor Masahisa Katsuno und Dr. Katsunori Yokoi von der Nagoya University School of Medicine in Zusammenarbeit mit der Aichi Prefectural University und der Toyohashi University of Technology geleitet. Ihre Ergebnisse veröffentlichten sie in der Fachzeitschrift Parkinsonism & Related Disorders .
Die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Zweig der KI, der sich darauf konzentriert, Computer in die Lage zu versetzen, große Mengen menschlicher Sprachdaten mithilfe statistischer Modelle zur Identifizierung von Mustern zu verstehen und zu interpretieren. Da PD-Patienten unter einer Vielzahl von sprachbezogenen Problemen leiden, einschließlich eingeschränkter Sprachproduktion und Sprachgebrauch, analysierte die Gruppe mithilfe von NLP Unterschiede in den Sprachmustern der Patienten anhand von 37 Merkmalen anhand von Texten, die aus freien Gesprächen erstellt wurden.
Die Analyse ergab, dass PD-Patienten weniger Substantive, Eigennamen und Füllwörter pro Satz verwendeten. Andererseits sprachen sie mit einem höheren Prozentsatz an Verben und einer höheren Varianz der Kasuspartikel (ein wichtiges Merkmal der japanischen Sprache) pro Satz.
Laut Yokoi: „Wenn ich sie morgens bat, über ihren Tag zu sprechen, könnte ein Parkinson-Patient zum Beispiel Folgendes sagen: „Ich bin um 4:50 Uhr aufgewacht.“ Ich dachte, es sei etwas früh, aber ich stand auf. Ich brauchte ungefähr eine halbe Stunde, um zur Toilette zu gehen, also wurde ich gegen 5:30 Uhr morgens gewaschen und angezogen. Mein Mann bereitete das Frühstück vor. Ich habe nach 6 Uhr gefrühstückt. Dann habe ich mir die Zähne geputzt und mich zum Ausgehen fertig gemacht.‘“
Yokoi fuhr fort: „Während jemand in der gesunden Kontrollgruppe vielleicht so etwas sagen könnte: ‚Nun, am Morgen bin ich um sechs Uhr aufgewacht, habe mich angezogen und, ja, ich habe mein Gesicht gewaschen.‘ Dann habe ich gefüttert meine Katze und mein Hund. Meine Tochter bereitete eine Mahlzeit zu, aber ich sagte ihr, sie könne nichts essen, und ich, ähm, trank etwas Wasser.‘“
„Obwohl es sich hier um von uns erstellte Beispiele für Gespräche handelt, die die Merkmale von Menschen mit Parkinson und gesunden Menschen widerspiegeln, sollten Sie feststellen, dass die Gesamtdauer ähnlich ist“, erklärte Yokoi. „Allerdings sprechen Parkinson-Patienten kürzere Sätze als Menschen in der Kontrollgruppe, was zu mehr Verben in der maschinellen Lernanalyse führt.“ Die gesunde Kontrolle verwendet auch mehr Füllwörter wie „gut“ oder „umm“ , um Sätze zu verbinden.“
Der vielversprechendste Aspekt dieser Forschung besteht darin, dass das Team das Experiment an Patienten durchführte, die noch nicht die charakteristische kognitive Beeinträchtigung der Parkinson-Krankheit zeigten. Daher bieten ihre Ergebnisse ein potenzielles Mittel zur Früherkennung zur Unterscheidung von PD-Patienten.
„Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich die Gespräche von PD-Patienten auch ohne kognitive Beeinträchtigung von denen gesunder Probanden unterschieden“, schlussfolgert Professor Katsuno, Leiter der Studie. „Als wir versuchten, PD-Patienten oder gesunde Kontrollpersonen anhand dieser Gesprächsänderungen zu identifizieren, konnten wir PD-Patienten mit einer Genauigkeit von über 80 % identifizieren. „Dieses Ergebnis legt die Möglichkeit einer Sprachanalyse mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache zur Diagnose der Parkinson-Krankheit nahe.“
