Analisi del linguaggio spontaneo nella malattia di Parkinson utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale
Punti salienti • È stato analizzato il discorso spontaneo dei pazienti con malattia di Parkinson (PD). • I pazienti con malattia di Parkinson pronunciavano meno morfemi in una frase rispetto ai controlli sani. • I pazienti con PD avevano un tasso più alto di verbi e un tasso più basso di nomi rispetto ai controlli. • I tassi di accuratezza della discriminazione utilizzando gli elementi linguistici identificati erano superiori all’80%. |
I pazienti con malattia di Parkinson (PD) affrontano una varietà di problemi legati al linguaggio, tra cui disartria e disturbi del linguaggio. Per chiarire i meccanismi fisiopatologici del deterioramento linguistico nel PD, abbiamo confrontato la pronuncia dei pazienti e quella dei controlli sani (HC) utilizzando strumenti di analisi morfologica automatizzata.
Metodi
Abbiamo arruolato 53 pazienti con malattia di Parkinson (PD) con funzione cognitiva normale e 53 HC e abbiamo valutato il loro linguaggio spontaneo utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale. Sono stati utilizzati algoritmi di apprendimento automatico per identificare le caratteristiche della conversazione spontanea in ciascun gruppo. In questa analisi sono state utilizzate trentasette caratteristiche incentrate su parte del discorso e sulla complessità sintattica. Un modello di Support Vector Machine (SVM) è stato addestrato con una validazione incrociata dieci volte.
Risultati
È stato scoperto che i pazienti con malattia di Parkinson (PD) pronunciavano meno morfemi in una frase rispetto al gruppo di controlli sani (HC). Rispetto all’HC, il linguaggio dei pazienti con PD aveva un tasso più elevato di verbi, particelle di casi (dispersione) ed espressioni verbali, e un tasso inferiore di espressioni di nomi comuni, espressioni di nomi propri ed espressioni di riempimento. . Utilizzando questi cambiamenti nella conversazione, i rispettivi tassi di discriminazione per PD o HC erano superiori all’80%.
Conclusioni
I nostri risultati dimostrano il potenziale dell’elaborazione del linguaggio naturale per l’analisi linguistica e la diagnosi del PD.
Commenti
Utilizzando l’intelligenza artificiale (AI) per elaborare il linguaggio naturale, un gruppo di ricerca ha valutato le caratteristiche del linguaggio tra i pazienti con malattia di Parkinson (PD). L’analisi dei dati da parte di AI ha determinato che questi pazienti parlavano utilizzando più verbi e meno nomi e riempitivi. Lo studio è stato condotto dal professor Masahisa Katsuno e dal dottor Katsunori Yokoi della Scuola di Medicina dell’Università di Nagoya, in collaborazione con l’Università della Prefettura di Aichi e l’Università di Tecnologia di Toyohashi. Hanno pubblicato i loro risultati sulla rivista Parkinsonism & Related Disorders .
La tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ramo dell’intelligenza artificiale che mira a consentire ai computer di comprendere e interpretare grandi quantità di dati del linguaggio umano utilizzando modelli statistici per identificare modelli. Poiché i pazienti con disturbo di Parkinson sperimentano una varietà di problemi legati al linguaggio, tra cui problemi nella produzione del linguaggio e nell’uso del linguaggio, il gruppo ha utilizzato la PNL per analizzare le differenze nei modelli linguistici dei pazienti sulla base di 37 caratteristiche utilizzando testi preparati da conversazioni libere.
L’analisi ha rivelato che i pazienti con Parkinson utilizzavano meno nomi comuni, nomi propri e riempitivi per frase. D’altro canto, parlavano utilizzando una percentuale maggiore di verbi e di varianza delle particelle tra maiuscole e minuscole (una caratteristica importante della lingua giapponese) per frase.
Secondo Yokoi, “Quando chiedevo loro di parlare della loro giornata al mattino, un paziente con Parkinson potrebbe dire qualcosa del genere, ad esempio: ’Mi sono svegliato alle 4:50. Pensavo che fosse un po’ presto, ma mi sono alzato. Ci ho messo circa mezz’ora per andare in bagno, quindi mi sono lavata e vestita intorno alle 5:30. Mio marito ha preparato la colazione. Ho fatto colazione dopo le 6 del mattino. Poi mi sono lavato i denti e mi sono preparato per uscire.’”
Yokoi continua: "Mentre qualcuno nel gruppo di controllo sano potrebbe dire qualcosa del genere: ’Bene, la mattina mi sono svegliato alle sei, mi sono vestito e, sì, mi sono lavato la faccia.’ Poi ho dato da mangiare il mio gatto e il mio cane. Mia figlia ha preparato un pasto, ma le ho detto che non poteva mangiare e io, uhm, ho bevuto un po’ d’acqua.’”
"Anche se questi sono esempi di conversazioni che abbiamo creato che riflettono le caratteristiche delle persone affette da Parkinson e delle persone sane, quello che dovresti vedere è che la durata complessiva è simile", ha spiegato Yokoi. “Tuttavia, i pazienti con Parkinson pronunciano frasi più brevi rispetto alle persone del gruppo di controllo, il che si traduce in più verbi nell’analisi dell’apprendimento automatico. Il controllo sano utilizza anche più riempitivi, come "buono " o "umm ", per collegare le frasi."
L’aspetto più promettente di questa ricerca è che il team ha condotto l’esperimento su pazienti che non mostravano ancora il caratteristico deterioramento cognitivo osservato nella malattia di Parkinson. Pertanto, i loro risultati offrono un potenziale mezzo di diagnosi precoce per distinguere i pazienti con malattia di Parkinson.
“I nostri risultati suggeriscono che, anche in assenza di deterioramento cognitivo, le conversazioni dei pazienti con malattia di Parkinson differivano da quelle dei soggetti sani”, conclude il professor Katsuno, direttore dello studio. “Quando abbiamo tentato di identificare i pazienti affetti da PD o i controlli sani sulla base di questi cambiamenti nella conversazione, siamo stati in grado di identificare i pazienti PD con una precisione superiore all’80%. “Questo risultato suggerisce la possibilità dell’analisi del linguaggio utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale per diagnosticare la malattia di Parkinson”.
