Разработване на приложение за диагностициране на ALS

Разработване на приложение за диагностициране на ALS

Мислен лидерД-р Джордан ГрийнРъководител на лаборатория Езикови и хранителни разстройстваMGH Институт за здравни професии

В това интервю разговаряме с Джордан Грийн от д-р MGH Institute относно скорошното му изследователско партньорство с Modality.AI, което изследва дали дадено приложение може да се използва за ефективна диагностика на загуба на език поради ALS.

Бихте ли могли да се представите и да ни кажете какво е вдъхновило вашето изследване на амиотрофичната латерална склероза (ALS)?

Аз съм главен научен съветник, професор по рехабилитационни науки и директор на лабораторията за говорни и хранителни разстройства в Института за здравни професии MGH в Бостън, Масачузетс. Аз съм дипломиран логопед и ентусиазиран изследовател, който изучава нарушенията на речта и гълтането през целия живот.

Докато изучавах развитието на моторния контрол на речта при деца и разработвах компютърно базирани технологии за количествено определяне на тази реч, започнах да общувам с лекари, които управляват клиники за ALS. Те изразиха нужда от технология, подобна на тази, която използвам за по-добро измерване на речта и преглъщането при възрастни с ALS. Те разполагаха с правилните технологии и техники за измерване на движенията на крайниците и ходенето, но имаха затруднения при измерването и оценката на говорната система, тъй като мускулите са толкова малки и относително недостъпни, а движенията на говора са толкова бързи и незначителни. Този тип измерване традиционно изисква значителна експертиза и изисква по-обективни мерки. Оттогава започнах да работя върху разработването на компютърно базирани инструменти за оценка специално за ALS.

Снимка: Kateryna Kon/Shutterstock.com

Понастоящем може да отнеме до 18 месеца, за да бъдете диагностицирани с ALS и когато това се случи, лекарствените терапии вече не са толкова ефективни поради загубата на моторни неврони. Защо е толкова важно да можем да открием ALS по-рано при пациентите?

Когато става въпрос за заболяване като ALS, ранната диагностика е от съществено значение. Само 15 процента от хората, които развиват ALS, имат генетичен маркер, който можем да идентифицираме. Поради това е изключително важно клиницистите да имат обективни начини за оценка на състоянието възможно най-рано и точно. Тъй като една четвърт от пациентите с ALS имат говорно разстройство като първи симптом, наблюдението за фини промени може да послужи като система за ранно предупреждение.

С напредването на ALS моторните неврони, отговорни за говора, преглъщането, дишането и ходенето, могат да се влошат бързо, но ако заболяването може да бъде открито в ранните си стадии, докато моторните неврони са все още непокътнати, ползите от интервенциите вероятно ще бъдат максимизирани. Правилните технологии като тези могат също така да открият промените в пациентите по-точно, което в крайна сметка позволява по-добро наблюдение на прогресията на заболяването.

В момента те участват в проучване за тестване на ефективността на цифрово здравно приложение за ALS. Можете ли да ни кажете повече за това проучване и неговите цели?

Националните здравни институти (NIH) предоставиха на моя екип безвъзмездна помощ в сътрудничество с разработчика на приложението Modality.AI, за да се определи дали данните за говора, събрани от приложение, са толкова ефективни или по-ефективни от наблюденията на клинични експерти, които оценяват и лекуват проблеми с говора и преглъщане, дължащи се на ALS.

Данните, събрани от приложението, се сравняват с резултатите, получени от най-съвременните лабораторни техники за измерване на езика, които са скъпи и сложни за използване. Когато резултатите съвпадат с тези на клиницистите и тяхното най-модерно оборудване, ние знаем, че те имат валиден подход.

Кредит за изображение: Modality.AI

Самото приложение включва виртуален агент, Тина. Как този виртуален агент може да получи информация за гласови данни?

Използването на приложението е толкова лесно, колкото щракване върху връзка. Пациентът получава имейл или текстово съобщение, което показва, че е време да се създаде запис. Щракването върху връзка активира камерата и микрофона и Тина, виртуалният AI агент, започва да дава инструкции. След това пациентът е помолен да прави неща като броене на числа, повтаряне на изречения и четене на параграф. Междувременно приложението събира данни за измерване на променливи от видео и аудио сигналите, като: B. Скорост на движенията на устните и челюстта, скорост на говора, вариация на височината и модели на пауза.

Tina декодира информация от речевата акустика и речеви движения, която автоматично се извлича от анфас видеозаписи, получени по време на оценката. Технологиите за компютърно зрение – като B. Проследяване на лицето – осигуряват неинвазивен начин за точно записване и изчисляване на характеристики от големи набори от данни за движения на лицето по време на реч.

Каква информация може да предостави това здравно приложение на пациентите? Какви са ползите за пациентите от разполагането на цялата тази информация на една ръка разстояние?

Промените в говора са често срещани при ALS, но скоростта на прогресиране на ALS варира от човек на човек. Пациентите съобщават, че загубата на способност за говорене е един от най-лошите последици от заболяването. Приложението позволява на пациентите да документират езиковата си история от разстояние. Доставчиците ще използват тази информация, за да помогнат на пациентите и техните семейства да вземат информирани решения по време на хода на заболяването.

Като логопеди искаме да оптимизираме комуникацията възможно най-дълго. А ранното обучение на пациентите да използват алтернативни средства за комуникация е по-ефективно от изчакването, докато загубят способността си да говорят. Освен това, ранното потвърждение на диагнозата предоставя на пациентите достатъчно време, за да започнат банкиране на съобщения и глас, така че собственият им глас да може да се използва в устройство за преобразуване на текст (TTS) или устройство за генериране на реч (SGD). Има допълнителни предимства за пациентите, включително намалени разходи и премахване на необходимостта пациентите да пътуват до клиники за езикова оценка.

И накрая, приложението обикновено изисква само няколко минути седмично ангажиране на пациента, спестявайки време и разходи и изисквайки по-малко енергия от клиничния преглед, както и времето и закъсненията, свързани с координирането на часовете и пътуването до здравно заведение. Липсата на ранно откриване и обективни мерки са два проблема, които възпрепятстват напредъка на лечението. Ранната диагностика е от решаващо значение за бързо прогресиращо заболяване.

В допълнение към ползите за пациентите, какви ползи може да осигури за доставчиците на здравни услуги?

Приложението ще позволи на лекарите да осъществяват отдалечен достъп до данните на своите пациенти и само по себе си ще проследява напредъка на речта, позволявайки на доставчика да управлява и наблюдава речта без необходимост от чести лични посещения. Това ниво на достъпност позволява на лекарите да наблюдават пациентите по-редовно, да правят по-точни заключения за лечението и да определят най-добрия възможен план за лечение. Това опростява целия процес и намалява тежестта върху пациентите и доставчиците, като същевременно намалява потреблението на ресурси за клинични услуги. Повишената прецизност и ефективност на приложението също ще бъде особено привлекателна за клиничните учени и компаниите, които използват модели на говор като измерване на резултата при изпитвания на лекарства срещу ALS.

В това проучване си партнирате с технологична компания Модалност.AI. Колко важни са тези видове сътрудничество за внасянето на нови научни идеи и технологии в света?

Възползвах се от възможността да работя с Modality.AI. Членовете на екипа имат уникална и обширна история в разработването на AI гласови приложения и търговски интерес към внедряването на тази технология в основното здравеопазване и клинични изпитвания. Новите технологии са особено изложени на риск от провал, ако не се поддържат от търговска компания. Следователно тази връзка беше от решаващо значение за нашите общи цели за изследването.

Очаквам тези видове сътрудничество в областта на здравните технологии да стават все по-популярни и да имат все по-голямо влияние върху проучвания като това.

Снимка: elenabsl/Shutterstock.com

Изкуственият интелект (AI) преживя огромен ръст на популярност през последните години. Защо е така и смятате ли, че AI ще продължи да се превръща в неразделна част от здравеопазването?

AI играе много важна роля в идентифицирането на състояния, които са трудни за разбиране от нашия човешки ум, тъй като повечето здравословни проблеми са многоизмерни и много сложни, често засягащи множество части на тялото и различни симптоми, които се променят с времето.

Машинното обучение е идеално решение за диагностициране и наблюдение на определени здравословни състояния, тъй като има толкова много данни за усвояване. Тези машини могат да обработват тези данни и да дефинират модели по начини, които човешките очи и уши не могат да различат със същата степен на точност.

Използването на AI и машинно обучение по този начин също ще бъде предизвикателство. За да бъдат тези модели точни и да работят по предназначение, те трябва да бъдат обучени. Придобиването на данните за обучение, необходими, за да направят тези модели точни, ще бъде основна задача. Например, обучението на машина да прави точни оценки може да изисква стотици или хиляди примери за определено условие, за да може алгоритъмът да се обучи и да „научи“ за него. За тази цел тези данни трябва да бъдат събрани и след това подбрани много внимателно. Тази липса на данни се оказва тясно място.

Въпреки че AI се оказа безценен в областта на медицината, той няма да замени клиницистите. Практикуващите хора осигуряват несравнима персонализирана грижа, вземане на решения и цялостна подкрепа на пациентите и не могат да бъдат заменени.

Какво предстои за вас и вашето обучение?

Някои представители на пациенти в момента тестват приложението и го предават на пациентите. Въз основа на структурата на безвъзмездната помощ, която получихме от NIH, ние ще продължим да работим върху приложението, за да изпълним установените показатели през следващите три години, за да продължим цикъла на безвъзмездна помощ. Фаза I продължава една година, а фаза II продължава две години.

За д-р Джордан Грийн

Д-р Грийн, който работи в Института MGH от 2013 г., е логопед, който изучава биологичните аспекти на производството на реч. Той преподава магистърски курсове по физиология на речта и невронната основа на речта, езика и слуха. Като главен научен съветник в Изследователския отдел на IHP, той работи с асоциирания проректор по изследванията по набиране на персонал, стратегическо планиране и различни специални проекти. Той е и директор на Лабораторията за говорни и хранителни разстройства (SFDL) в института. Той е обявен за първия Матина Суретис Хорнър, професор по рехабилитационни науки. Изследванията му се фокусират върху нарушенията на речевата продукция, развитието на оромоторните умения за ранна реч и хранене и количественото определяне на речевата моторика. Изследванията му са публикувани в национални и международни списания, включително Child Development, Journal of Neurophysiology, Journal of Speech and Hearing Research и Journal of the Acoustical Society of America. Той е участвал в няколко групи за преглед на грантове в Националния институт по здравеопазване. През 2012 г. той беше назначен за сътрудник на Американската асоциация за говорно-езикови изслушвания, а през 2015 г. д-р Грийн получи наградата Willard R. Zemlin в науката за говора.

Работата му е финансирана от Националния институт по здравеопазване (NIH) от 2000 г. насам. Той допринася продуктивно за големи списания с над 100 рецензирани публикации. Той е представял работата си в международен и национален мащаб. Той е съветник на няколко докторанти на IHP, има десет докторанти. дисертации и ръководи единадесет постдокторанти изследователи. Той също така е редакционен консултант на множество списания и е участвал в няколко групи за преглед на грантове на NIH.

.