Dezvoltarea unei aplicații pentru diagnosticarea SLA

Dezvoltarea unei aplicații pentru diagnosticarea SLA

Lider de gândireDr. Jordan GreenȘef al Laboratorului de Limbă și Tulburări AlimentareInstitutul MGH pentru profesii din sănătate

În acest interviu, vorbim cu Jordan Green de la Dr. MGH Institute despre parteneriatul său recent de cercetare cu Modality.AI, care a examinat dacă o aplicație ar putea fi utilizată pentru a diagnostica eficient pierderea limbajului din cauza ALS.

Vă rugăm să vă prezentați și să ne spuneți ce v-a inspirat cercetările despre scleroza laterală amiotrofică (ALS)?

Sunt consilier științific șef, profesor de științe ale reabilitării și director al Laboratorului de tulburări de vorbire și nutriție de la Institutul de profesii din sănătate MGH din Boston, Massachusetts. Sunt un patolog certificat de vorbire și un cercetător entuziast care studiază tulburările de vorbire și de deglutiție de-a lungul vieții.

Pe măsură ce am studiat dezvoltarea controlului motor al vorbirii la copii și am dezvoltat tehnologii bazate pe computer pentru a cuantifica această vorbire, am început să interacționez cu medicii care conduc clinicile SLA. Ei au exprimat nevoia de tehnologie similară cu cea pe care o folosesc pentru a măsura mai bine vorbirea și deglutiția la adulții cu SLA. Ei au avut tehnologiile și tehnicile potrivite pentru a măsura mișcările membrelor și mersul pe jos, dar au avut dificultăți în măsurarea și evaluarea sistemului de vorbire, deoarece mușchii sunt atât de mici și relativ inaccesibili, iar mișcările de vorbire sunt atât de rapide și minute. Acest tip de măsurare a necesitat în mod tradițional o expertiză semnificativă și a necesitat măsuri mai obiective. De atunci, am început să lucrez la dezvoltarea instrumentelor de evaluare bazate pe computer special pentru SLA.

Credit foto: Kateryna Kon/Shutterstock.com

În prezent, poate dura până la 18 luni pentru a fi diagnosticat cu SLA, iar atunci când se întâmplă acest lucru, terapiile medicamentoase nu mai sunt la fel de eficiente din cauza pierderii neuronilor motori. De ce este atât de important să putem detecta SLA mai devreme la pacienți?

Când vine vorba de o boală precum SLA, diagnosticul precoce este esențial. Doar 15% dintre persoanele care dezvoltă SLA au un marker genetic pe care îl putem identifica. Prin urmare, este esențial ca medicii să aibă modalități obiective de a evalua starea cât mai devreme și cât mai precis posibil. Deoarece un sfert dintre pacienții cu SLA au o tulburare de vorbire ca prim simptom, monitorizarea modificărilor subtile ar putea servi ca un sistem de avertizare timpurie.

Pe măsură ce ALS progresează, neuronii motori responsabili de vorbire, înghițire, respirație și mers se pot deteriora rapid, dar dacă boala poate fi detectată în stadiile sale incipiente, în timp ce neuronii motori sunt încă intacți, este posibil ca beneficiile intervențiilor să fie maximizate. Tehnologiile potrivite ca acestea pot detecta, de asemenea, schimbările la pacienți mai precis, permițând în cele din urmă o monitorizare mai bună a progresiei bolii.

În prezent, aceștia sunt implicați într-un studiu pentru a testa eficacitatea unei aplicații de sănătate digitală pentru SLA. Ne puteți spune mai multe despre acest studiu și obiectivele sale?

National Institutes of Health (NIH) a acordat echipei mele un grant în colaborare cu dezvoltatorul de aplicații Modality.AI pentru a determina dacă datele de vorbire colectate de o aplicație sunt la fel de eficiente sau mai eficiente decât observațiile experților clinici care evaluează și tratează problemele de vorbire și de deglutiție din cauza ALS.

Datele colectate de aplicație sunt comparate cu rezultatele obținute din tehnicile de laborator de măsurare a limbajului de ultimă generație, care sunt costisitoare și complicate de utilizat. Când rezultatele se potrivesc cu cele ale clinicienilor și ale echipamentelor lor de ultimă generație, știm că au o abordare validă.

Credit imagine: Modality.AI

Aplicația în sine conține un agent virtual, Tina. Cum este capabil acest agent virtual să obțină informații despre datele vocale?

Utilizarea aplicației este la fel de ușoară ca și a face clic pe un link. Pacientul primește un e-mail sau un mesaj text care indică faptul că este timpul să creeze o înregistrare. Făcând clic pe un link activează camera și microfonul, iar Tina, agentul virtual AI, începe să dea instrucțiuni. Pacientului i se cere apoi să facă lucruri cum ar fi să numere numere, să repete propoziții și să citească un paragraf. Între timp, aplicația colectează date pentru a măsura variabilele din semnalele video și audio, cum ar fi: B. Viteza mișcărilor buzelor și maxilarului, rata vorbirii, variația tonului și modelele de pauză.

Tina decodifică informațiile din acustica și mișcările vorbirii care sunt extrase automat din înregistrările video integrale obținute în timpul evaluării. Tehnologiile de viziune computerizată – cum ar fi B. Urmărirea feței – oferă o modalitate neinvazivă de a înregistra și a calcula cu precizie caracteristicile din seturi mari de date privind mișcările faciale în timpul vorbirii.

Ce informații poate furniza pacienților această aplicație de sănătate? Care sunt beneficiile pentru pacienți de a avea toate aceste informații la îndemână?

Schimbările de vorbire sunt frecvente în SLA, dar rata de progresie a SLA variază de la persoană la persoană. Pacienții raportează că pierderea abilității de a vorbi este unul dintre cele mai grave efecte ale bolii. Aplicația permite pacienților să-și documenteze istoricul lingvistic de la distanță. Furnizorii vor folosi aceste informații pentru a ajuta pacienții și familiile lor să ia decizii informate pe parcursul bolii.

În calitate de logopezi, dorim să optimizăm comunicarea cât mai mult timp posibil. Și învățarea devreme a pacienților să folosească mijloace alternative de comunicare este mai eficientă decât să aștepte până când își pierd capacitatea de a vorbi. În plus, confirmarea timpurie a unui diagnostic oferă pacienților timp suficient pentru a începe banca de mesaje și voce, astfel încât propria lor voce să poată fi utilizată într-un dispozitiv de generare a textului (TTS) sau a vorbirii (SGD). Există beneficii suplimentare pentru pacienți, inclusiv costuri reduse și eliminarea necesității ca pacienții să se deplaseze la clinici pentru o evaluare lingvistică.

În cele din urmă, aplicația necesită, în general, doar câteva minute pe săptămână de implicare a pacientului, economisind timp și costuri și necesitând mai puțină energie decât un examen clinic, precum și timpul și întârzierile asociate cu coordonarea programărilor și călătoria la o unitate medicală. Lipsa depistarii precoce si a masurilor obiective sunt doua probleme care au impiedicat progresul tratamentului. Diagnosticul precoce este crucial pentru o boală cu progresie rapidă.

Pe lângă beneficiile pentru pacienți, ce beneficii ar putea oferi furnizorilor de asistență medicală?

Aplicația va permite medicilor să acceseze de la distanță datele pacienților lor și, în sine, va urmări progresul vorbirii, permițând furnizorului să gestioneze și să monitorizeze vorbirea fără a fi nevoie de vizite frecvente în persoană. Acest nivel de accesibilitate permite medicilor să monitorizeze pacienții în mod mai regulat, să tragă concluzii de tratament mai precise și să determine cel mai bun plan de tratament posibil. Acest lucru simplifică întregul proces și reduce sarcina pentru pacienți și furnizori, reducând în același timp consumul de resurse pentru serviciile clinice. Precizia și eficiența sporită a aplicației vor fi, de asemenea, deosebit de atractive pentru oamenii de știință clinici și companiile care folosesc modelele de vorbire ca măsurători de rezultat în studiile de medicamente ALS.

În acest studiu, ați colaborat cu o companie de tehnologie Modalitate.AI. Cât de importante sunt aceste tipuri de colaborări în aducerea de noi idei și tehnologii științifice în lume?

Am profitat de oportunitatea de a lucra cu Modality.AI. Membrii echipei au o istorie unică și extinsă în dezvoltarea aplicațiilor vocale AI și un interes comercial în implementarea acestei tehnologii în asistența medicală generală și în studiile clinice. Noile tehnologii sunt în special expuse riscului de eșec dacă nu sunt susținute de o companie comercială. Prin urmare, această relație a fost critică pentru obiectivele noastre generale ale studiului.

Mă aștept ca aceste tipuri de colaborări în domeniul tehnologiei sănătății să devină din ce în ce mai populare și să aibă un impact din ce în ce mai mare asupra unor studii ca acesta.

Credit foto: elenabsl/Shutterstock.com

Inteligența artificială (AI) a cunoscut o creștere enormă în popularitate în ultimii ani. De ce este acest lucru și credeți că AI va continua să devină o parte integrantă a asistenței medicale?

Inteligența artificială joacă un rol foarte important în identificarea condițiilor care sunt greu de înțeles de mintea noastră umană, deoarece majoritatea problemelor de sănătate sunt multidimensionale și foarte complicate, afectând adesea mai multe părți ale corpului și o varietate de simptome care se schimbă în timp.

Învățarea automată este o soluție perfectă pentru diagnosticarea și monitorizarea anumitor condiții de sănătate, deoarece există atât de multe date de absorbit. Aceste mașini pot procesa aceste date și pot defini modele în moduri pe care ochii și urechile umane nu le pot discerne cu același grad de precizie.

Utilizarea AI și a învățării automate în acest fel va fi, de asemenea, o provocare. Pentru ca aceste modele să fie precise și să funcționeze conform intenției, trebuie să fie instruiți. Obținerea datelor de antrenament necesare pentru a face aceste modele precise va fi o sarcină majoră. De exemplu, antrenarea unei mașini pentru a face evaluări precise poate necesita sute sau mii de exemple ale unei anumite condiții pentru ca algoritmul să se antreneze și să „învețe” despre aceasta. În acest scop, aceste date trebuie colectate și apoi selectate cu mare atenție. Această lipsă de date se dovedește a fi un blocaj.

Deși AI s-a dovedit neprețuită în domeniul medical, ea nu va înlocui clinicienii. Practicienii umani oferă îngrijire personalizată de neegalat, luarea de decizii și sprijin complet pentru pacient și nu pot fi înlocuiți.

Ce urmează pentru tine și studiile tale?

Unii reprezentanți ai pacienților testează în prezent aplicația și o transmit pacienților. Pe baza structurii grantului primit de la NIH, vom continua să lucrăm la aplicație pentru a îndeplini criteriile de referință stabilite în următorii trei ani pentru a continua ciclul de grant. Faza I durează un an, iar Faza II durează doi ani.

Despre Dr. Jordan Green

Dr. Green, care lucrează la Institutul MGH din 2013, este logoped care studiază aspectele biologice ale producției de vorbire. Predă cursuri postuniversitare despre fiziologia vorbirii și baza neuronală a vorbirii, limbajului și auzului. În calitate de consilier științific șef în Departamentul de cercetare al IHP, el lucrează cu Provostul asociat pentru cercetare în recrutare, planificare strategică și o varietate de proiecte speciale. De asemenea, este director al Laboratorului de tulburări de vorbire și nutriție (SFDL) al institutului. A fost numit prima Matina Souretis Horner profesor de științe de reabilitare. Cercetările sale se concentrează pe tulburările de producție a vorbirii, dezvoltarea abilităților oromotorii pentru vorbirea timpurie și hrănirea și cuantificarea performanței motorii a vorbirii. Cercetările sale au fost publicate în reviste naționale și internaționale, inclusiv Child Development, Journal of Neurophysiology, Journal of Speech and Hearing Research și Journal of the Acoustical Society of America. El a făcut parte din mai multe grupuri de evaluare a granturilor de la National Institutes of Health. În 2012 a fost numit Fellow al Asociației americane de vorbire, limbă și auz, iar în 2015, dr. Green a primit premiul Willard R. Zemlin în știința vorbirii.

Activitatea sa a fost finanțată de National Institutes of Health (NIH) din 2000. El contribuie productiv la reviste importante cu peste 100 de publicații evaluate de colegi. Și-a prezentat lucrările la nivel internațional și național. Este consilier al mai multor doctoranzi IHP, are zece doctoranzi. disertații și a condus unsprezece cercetători postdoctorali. El este, de asemenea, consultant editorial pentru numeroase reviste și a făcut parte din mai multe comisii de evaluare a granturilor NIH.

.