聊天机器人就能诊断老年痴呆症？临床医生：是真的！

近日，据澳大利亚媒体报道，昆士兰科技大学计算机科学院的数据科学博士艾哈迈德·艾尔克南尼（Ahmed Alkenani）开发了一款聊天机器人，可用于识别处于老年痴呆症不同阶段的患者，如轻度认知障碍患者以及可能和极有可能患有阿尔茨海默症的患者。

艾尔克南尼说，“在老年痴呆症发病前几年就可以检测到患者在语言表达上的变化。我们研究发现，通过分析患者语言模式和语言表达上的缺陷，能更高效地对早期痴呆症做出诊断。这样，临床医师就能够及时干预，从而预防或延迟痴呆症发病。”

“目前，在痴呆症的早期诊断阶段，临床医生一般通过简易精神状态检查表（MMSE）和蒙特利尔认知评估量表（MoCA）等工具来向患者提问，或让患者完成有助于测评认知功能的任务，从而对患者的记忆力、注意力、复述能力和定向能力进行评估。”

“因此，传统的痴呆症筛查十分仰赖神经科医生的经验和专业水平，筛查结果则在很大程度上受患者年龄和教育水平限制。”

艾尔克南尼强调，痴呆症加剧后，患者的语言理解和表达能力会下降。痴呆症越严重，患者在语言表达中使用的词汇量越有限，同一词汇的重复频率越高。因此，可以利用语言特征标记痴呆症的严重程度。

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“我们研究所用的语言数据是从‘痴呆症银行’提取的。痴呆症银行是一个大型语言样本数据库，收集了处于认知障碍和阿尔茨海默症各个阶段的患者在描述著名的‘偷饼干’图片故事时使用的语言。”

“在研究过程中，我们将这些患者在语言表达上的用词和语法特征与前人已确定的语言特征结合在一起，训练学习分类机器通过语言特征标记这两类疾病的能力。”

艾尔克南尼及其团队的这项研究包括236位极有可能患有阿尔茨海默症的患者，43位轻度认知功能障碍患者，21位可能患有阿尔茨海默症的患者和243位健康成年人。与健康的成年人相比，老年痴呆症患者随病情加重使用动词、副词和形容词的频率会上升，使用名词的频率则会下降。

“这一发现很有意思，因为前人的研究显示名词和动词是后天习得的，与大脑不同区域关联，而这些区域又最先受到老年痴呆症影响，也是早期医疗干预的关注重点。”

艾尔克南尼的这项研究首次通过机器学习模型自动、准确地区分出轻度认知障碍患者以及可能和极有可能患有阿尔茨海默症的患者。而如果阿尔茨海默症能够在轻度认知障碍等早期阶段就被及时发现，那么就有办法稳定甚至减弱患者神经功能的退化。

艾尔克南尼强调，他们最终的目标是开发出能够远程推进早期痴呆症诊断的智能会话代理人或聊天机器人，从而取代颇具局限性的传统痴呆症筛查方法。

原文来源：Hospital and Healthcare