Uno studio che mostra che le malattie che procurano danni cognitivi e stati di demenza, soprattutto l’Alzheimer, possono essere intercettate esaminando i modelli linguistici giunge da un gruppo di ricerca dell’Università di Tecnologia del Queensland. Ahmed Alkenani, scienziato dei dati, propone l’idea dell’analisi grammaticale, sintattica e in generale linguistica per individuare proprio l’Alzheimer.
Modelli di apprendimento automatico basati sul linguaggio
Lo scienziato ha infatti creato dei modelli di apprendimento automatico basandosi su varie caratteristiche del linguaggio per identificare non solo la sussistenza dello stato di demenza ma anche i vari livelli di gravità, dal lieve deterioramento cognitivo alla possibile demenza causata dall’Alzheimer fino alla probabile demenza causata dall’Alzheimer, che può essere il primo stadio dell’insorgenza della malattia di Alzheimer quando ancora non si è pienamente sviluppata.
Secondo lo scienziato, infatti, si possono identificare anche quei piccoli cambiamenti linguistici che possono avvenire nelle prime fasi dello sviluppo della demenza, cosa che, naturalmente, potrebbe rivelarsi utilissima per diagnosticare la demenza stessa in maniera molto più precoce.
Questi stessi microcambiamenti possono essere decifrati tramite le tecniche dell’odierna intelligenza artificiale, soprattutto il machine learning.
Metodo classico non perfetto
Attualmente i metodi principali per valutare la sussistenza della demenza in una persona si svolgono tramite i più classici test con la carta e con la penna durante i quali vengono fatte una serie di domande o di semplici quiz per valutare caratteristiche cognitive quali la memoria a breve termine, l’attenzione e l’orientamento. Tuttavia questi test sono fortemente dipendenti dall’esperienza del neurologo che li realizza e possono essere influenzati da vari altri fattori tra cui l’età del paziente e il suo livello di istruzione.
Biomarcatori linguistici per la demenza
“La gravità della demenza è associata a un vocabolario limitato e a un aumento delle ripetizioni di parole che danno modelli che possiamo cogliere come biomarcatori linguistici man mano che la demenza progredisce”, spiega Alkenani. È dunque possibile addestrare gli odierni algoritmi di apprendimento automatico per identificare quei cambiamenti che possono fare da biomarcatori linguistici per il deterioramento cognitivo, anche quello collegato all’Alzheimer.
Gli esperimenti
Proprio per questo i ricercatori hanno usato questo metodo su varie persone diagnosticate con malattia di Alzheimer probabile o possibile, su altre persone con deterioramento cognitivo e su altre persone sane. Le persone affette da demenza usavano meno sostantivi e più verbi, pronomi e aggettivi man mano che lo stesso livello di demenza aumentava rispetto alle persone sane. Inoltre hanno trovato altri collegamenti, sempre a livello grammaticale e sintattico.
Sviluppo di un chatbot
I ricercatori vogliono sviluppare ora un chatbot che possa essere utilizzato, anche a distanza tramite Internet, per facilitare, automatizzare rendere ancora più veloce la diagnosi di demenza in fase iniziale.
Approfondimenti
- Predicting Prodromal Dementia Using Linguistic Patterns and Deficits – IEEE Journals & Magazine (IA) (DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3029907)
