Sztuczna inteligencja diagnozuje spektrum autyzmu lepiej niż eksperci

Spektrum autyzmu, związane z nietypowym rozwojem układu nerwowego, obejmuje wyzwania rozwojowe związane z komunikacją, interakcjami społecznymi oraz występowaniem powtarzalnych, nietypowych i sztywnych zachowań, zainteresowań i działań.

Doktor nauk medycznych, adiunkt Chojnicka na Wydziale Psychologii Uniwersytetu Warszawskiego wraz z dr Aleksandrem Wawerem z Instytutu Informatyki PAN i dr. Psychologii Poznawczej Instytutu Psychologii PAN Akademia Nauk prowadzi interdyscyplinarne badania nad wykorzystaniem technik obliczeniowych (sztuczna inteligencja i przetwarzanie języka naturalnego) w badaniach spektrum autyzmu.

Sztuczna inteligencja służy do analizy narracji mówionych i pisanych. Algorytmy „uczą się” wykrywać różnice językowe pomiędzy wypowiedziami osób ze spektrum autyzmu a wypowiedziami osób neurotypowych.

PAP: Proszę opowiedzieć o metodologii swoich badań.

Dr Izabela Chojnicka: Badania prowadzimy z wykorzystaniem wielu grup kontrolnych. Zeznania osób z autyzmem porównujemy zarówno z zeznaniami osób neurotypowych, starannie dobranych pod względem wieku, płci oraz ilorazu inteligencji werbalnej i niewerbalnej, jak i z osobami rekrutowanymi z populacji, do której zaliczają się także osoby z wyzwaniami rozwojowymi lub problemami z zdrowie psychiczne poza autyzmem. Przeanalizowaliśmy wypowiedzi mówione i historie pisane przez uczestników.

W badaniach naszego zespołu poddaliśmy analizie m.in. eseje pisane przez dzieci ze szkół podstawowych w ramach egzaminu państwowego ósmej klasy. Z tego typu danymi nikt jeszcze nie pracował, mimo że są one generowane w większości krajów świata zachodniego i można z nich pozyskać duże ilości danych dla sieci neuronowych.

Narracje wydobywamy także za pomocą różnych bodźców, m.in. za pomocą narzędzia ADOS-2. Jest to ustandaryzowany protokół obserwacji służący do diagnozowania zaburzeń ze spektrum autyzmu. Składa się z kilku zadań i czynności. Jednym z nich jest na przykład opowiedzenie historii przedstawionej na obrazach książki. Nie brakuje także narracji osobistych – uczestnicy opowiadają o swoich przeżyciach, wydarzeniach z życia – przygotowaliśmy różne tematy do rozmów.

PAP: Czym różni się narracja osoby dorosłej ze spektrum autyzmu od narracji osoby neurotypowej?

IC: Zacznijmy od tego, że określenie „spektrum autyzmu” wynika z faktu, że jest to grupa bardzo niejednorodna i że nie ma dwóch takich samych osób ze spektrum autyzmu. Trudności i umiejętności osób z tego spektrum są bardzo różne, mają różną intensywność i mogą objawiać się na różne sposoby. Można jednak określić tendencje statystyczne, które pojawiają się w tej grupie.

Na poziomie klinicznym można np. zaobserwować, że osoba neurotypowa opowiadająca o tym, co widzi na obrazie, opowiada zawartą w nim historię w formie opowieści z fabułą. W przypadku osoby ze spektrum autyzmu możemy znaleźć mniej powiązań przyczynowo-skutkowych pomiędzy poszczególnymi obrazami i większe skupienie się na szczegółach przedstawionych na poszczególnych ilustracjach niż na całej historii.

PAP: Czyli np. osoba ze spektrum autyzmu powie: jest dom, jest dziewczyna, biegnie pies, a osoba neurotypowa powie: pies ucieka z domu, bo się przestraszył tego, co tam zobaczył, a dziewczyna go goni.

IC: Opisałeś to bardzo precyzyjnie – jeden opis wyszczególnia elementy bezpośrednio widoczne, a drugi dostarcza informacji o intencjach czy stanach emocjonalnych bohaterów. Ponadto, jeśli rysunek zawiera elementy humorystyczne, magiczne lub nierealistyczne, czasami pozostają one niezauważone przez osobę ze spektrum lub są interpretowane inaczej niż większość populacji.

Aby uchwycić takie różnice, sprawdziliśmy poziom abstrakcji wypowiedzi uczestników za pomocą Modelu Kategorii Lingwistycznych (MCL).

Za pomocą tego narzędzia możemy obliczyć poziom abstrakcji językowej danego uczestnika i jego odpowiedzi. Nasze badania wykazały istotne statystycznie różnice w poziomie abstrakcji językowej pomiędzy narracjami osób ze spektrum autyzmu a narracjami osób z grup kontrolnych. Dotyczy to zarówno wypowiedzi mówionych, jak i historii pisanych. W narracjach osób neurotypowych częściej odnotowywaliśmy odniesienia do stanów psychicznych i emocjonalnych, które zwiększały poziom abstrakcji wypowiedzi, a w narracjach osób ze spektrum było ich statystycznie mniej, co nie oznacza, że ​​tak jest nie rób tego. istnieć.

W naszych badaniach wykorzystujemy również analizę nastrojów i ton emocjonalny. Sprawdziliśmy, ile w narracjach znalazło się słów o pozytywnym ładunku emocjonalnym i słów o negatywnym ładunku emocjonalnym. Podobnie jak w przypadku analizy abstrakcji językowej, również i tutaj zauważamy różnice istotne statystycznie. W narracjach osób ze spektrum autyzmu odnotowaliśmy mniej słów o pozytywnej treści emocjonalnej niż w narracjach osób z grup kontrolnych.

PAP: Czy to oznacza, że ​​osoby ze spektrum autyzmu postrzegają świat jako gorszy i bardziej cierpią?

IC: Nasze badania nie pozwalają na wysnucie takiego wniosku, gdyż nie było różnic istotnych statystycznie dla słów o konotacji negatywnej, różnice wystąpiły w przypadku słów o konotacji pozytywnej.

PAP: Jak dobre algorytmy radzą sobie z selekcją osób ze spektrum autyzmu na podstawie ich narracji?

IC: W naszych badaniach skuteczność sztucznych sieci neuronowych była bardzo wysoka; W zależności od danych i grup uzyskano współczynniki czułości i swoistości w zakresie od 0,70 do 0,90. Wyniki te są porównywalne ze skutecznością narzędzi psychometrycznych stosowanych w procesach diagnostyki czy badań przesiewowych autyzmu, co daje nadzieję, że w przyszłości możliwe będzie opracowanie narzędzi AI, które będą wspierać klinicystę i zastąpią lub uzupełnią stosowane obecnie narzędzia typu papier i ołówek.

PAP: A jaką wrażliwość mają lekarze?

IC: W naszych badaniach uczestniczyli także tzw. sędziowie kompetentni, którzy wykonywali to samo zadanie, co modele sztucznych sieci neuronowych do analizy tekstu. Sędziowie, czyli psychologowie-specjaliści i psychiatrzy mający doświadczenie w diagnozowaniu zaburzeń ze spektrum autyzmu, mieli za zadanie ocenić, czy dane stwierdzenie pochodzi od osoby ze spektrum autyzmu, czy od osoby z grupy kontrolnej, nie mając o tym żadnych danych uczestnik. Jej skuteczność była wyraźnie niższa i kształtowała się na poziomie około 0,6 do 0,5, czyli 50 proc. To bardzo niska skuteczność, na losowym poziomie.

Pragnę jednak podkreślić, że skuteczność klinicysty w gabinecie, gdy ma znacznie więcej danych, ma kontakt z pacjentem i może obserwować inne niewerbalne środki komunikacji – kontakt wzrokowy, mimikę, gesty, sposób mówienia – jest zasadniczo wyższa. Ponadto sesji może być więcej, a ocena będzie przeprowadzana przez zespół, a nie przez jedną osobę.

PAP: To narzędzie analizy językowej, do Państwa dyspozycji, pozwala zidentyfikować osoby, które powinny zostać poddane dalszym badaniom przez zespół lekarzy.

IC: Nazywa się to badaniem przesiewowym, czyli badaniem przeprowadzanym wśród populacji w celu wykrycia ryzyka rozwoju np. określonej choroby lub, jak w naszej rozmowie, zaburzenia ze spektrum autyzmu. Obecnie badania przesiewowe przeprowadza się z wykorzystaniem różnych kwestionariuszy, a także innych narzędzi psychometrycznych. Na podstawie wypełnionej ankiety wyliczane jest ryzyko wystąpienia zaburzeń ze spektrum autyzmu i kierowana jest osoba na znacznie dokładniejszą i kompletniejszą diagnostykę. Możemy sobie wyobrazić, że w przyszłości obecne narzędzia papierowe i ołówkowe zostaną zastąpione metodami obliczeniowymi opartymi na sztucznej inteligencji. Z każdym rokiem wzrasta częstotliwość diagnozowania zaburzeń ze spektrum autyzmu, gdyż w przypadku innych zaburzeń neurorozwojowych dostęp do specjalistów jest drogi lub ograniczony, dlatego takie badania przesiewowe w postaci narzędzi komputerowych przydałyby się w wielu rejonach świata – zwiększyłyby dostępność i zmniejszyć koszty. Zwłaszcza w krajach słabo rozwiniętych, gdzie łatwiej jest zdobyć smartfona niż udać się do dobrego psychiatry.

PAP: Ile osób znajduje się w spektrum autyzmu?

IC: Według Amerykańskiego Centrum Kontroli i Zapobiegania Chorobom obecnie u jednego na 36 dzieci diagnozuje się zaburzenia ze spektrum autyzmu. W Polsce nie przeprowadzono jeszcze szeroko zakrojonego badania w celu zebrania takich danych epidemicznych. Przyjmuje się jednak, że wskaźnik ten wynosi 1%. Kolejne badania, które planujemy, będą dedykowane dziewczętom i kobietom ze spektrum autyzmu. Chcemy przeanalizować narracje kobiet i sprawdzić, czy w ich przypadku zaobserwujemy zależności podobne do tych, jakie występują w dotychczas badanych grupach, czyli takich, w których dominują chłopcy i mężczyźni.

zastosowała: Mira Suchodolska (PAP)

mir/ ral/ js/ kap/

tr. RL