通过检测阿尔茨海默氏症患者使用语言方式的细微差异，史蒂文斯理工学院的研究人员开发了一种人工智能算法，有望准确诊断阿尔茨海默氏症，而无需昂贵的扫描或亲自测试。该软件不仅可以以微不足道的成本诊断阿尔茨海默病，准确率超过 95%，而且还能够解释其结论，使医生能够仔细检查其诊断的准确性。
“这是一个真正的突破，”该工具的创建者、史蒂文斯人工智能研究所创始所长、查尔斯 V 谢弗工程学院电气与计算机工程教授 KP Subbalakshmi 说道。“我们正在开辟一个令人兴奋的新研究领域，并让向患者解释人工智能在诊断患者时为何得出这样的结论变得更加容易。这解决了医疗领域人工智能系统可信度的重要问题”
人们早就知道阿尔茨海默氏症会影响一个人的语言使用。患有阿尔茨海默氏症的人通常用代词代替名词，例如说“他坐在上面”而不是“男孩坐在椅子上”。患者也可能会使用尴尬的迂回说法，说“我的胃感觉不舒服，因为我还没吃东西”，而不是简单地“我饿了”。通过设计一个可解释的人工智能引擎，该引擎使用注意力机制和卷积神经网络(一种随着时间的推移而学习的人工智能形式)，Subbalakshmi 和她的学生能够开发出软件，该软件不仅可以准确识别众所周知的阿尔茨海默氏症迹象，还可以检测以前被忽视的微妙的语言模式。
Subbalakshmi 和她的团队使用健康受试者和已知的阿尔茨海默病患者所生成的文本来训练她的算法，因为他们描述了一幅儿童从罐子里偷饼干的图画。使用 Google 开发的工具，Subbalakshmi 和她的团队将每个单独的句子转换为唯一的数字序列或向量，代表 512 维空间中的特定点。
这种方法甚至可以为复杂的句子分配具体的数值，从而更容易分析句子之间的结构和主题关系。通过使用这些向量以及手工制作的特征(主题专家已识别的特征)，人工智能系统逐渐学会了发现健康或不健康受试者所说的句子之间的相似性和差异，从而以惊人的准确性确定任何给定文本的可能性有多大。是由阿尔茨海默氏症患者产生的。
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