轉載從: Tech News 科技新報
根據美國阿茲海默症協會數據顯示,美國有 15%~20% 的 65 歲以上年長者有輕度認知功能障礙的困擾。其中大多數患者,後期很容易就發展成阿茲海默症,也就是我們熟知的老人癡呆症。
這種神經系統退行性疾病,以目前的醫療水準未能完全治癒,但憑藉藥物及早期干預,更能延緩病情惡化。
不過現在醫療難處就在於,無論嚴重的老人癡呆症還是早期的認知障礙症,都很難及早發現,不少患者確診時神經細胞已發生大量不可逆的死亡。
近日,蘋果和圖賓根大學試圖利用 AI 分析用戶使用手機時的行為模式,來判斷他們是否患有輕度認知障礙。
利用機器學習進行試驗
圖賓根大學研究人員指出,智慧手機在日常生活無處不在,人們在使用智慧手機時,都會形成一定的固有形式。因此,一個人使用 App 時的行為模式,其實可以成為認知、心理狀態的重要指標。
於是,他們開始聯合蘋果,利用機器學習試驗,察看罹患認知障礙後,是否會對智慧手機使用習慣產生什麼差別。
試驗當中,研究小組請來 113 名老年人進行長達 12 週的智慧手機使用監測。
他們記錄 113 名老年人從每次解鎖手機到每次鎖上手機之間的每步操作,並將收集得來的 16TB 數據輸入事先建立好的機器學習模型分析。
▲ 演算法模型示意圖。(Source:arxiv.org)
分析結果顯示,比起正常測試者,患有認知障礙的測試者,不僅操作速度、打字速度更慢,還會無意識地進行大量無意義且重複的操作,特別是使用電話、郵件、訊息、時鐘這幾款應用軟體時尤其明顯。
研究報告顯示,參與測試的 113 名老人中,演算法判定為罹患輕度認知障礙的共有 31 人,準確率達到了 80%。
不過,他們也承認演算法依然還有很多可改善的地方,試驗也還有很多局限性。接下來,他們將嘗試使用更多樣本資訊,並加入一天中不同時間為測試維度。
其他科技巨頭也在努力
為了讓認知障礙和阿茲海默症能更輕易、更早檢測出來,其實不只蘋果一家科技巨頭在努力。
今年 8 月,倫敦帝國學院聯合 IBM 的 Watson AI 推出一套檢測系統,透過在老人家中安裝攝影鏡頭、身上安裝感測器,檢測他們的神態、動作舉止、談話及一系列如心率等生理特徵,判斷他們患阿茲海默症的機率。
而在今年 1 月,加州大學舊金山分校的研究,結合機器學習演算法和正子斷層造影,結果可將診斷出阿茲海默病的時間提早約 6 年 4 個月。
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