Машинное обучение привлекли для постановки диагноза по рисунку часов

Сотрудники Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта в MIT совместно с медиками представили прототип компьютерной системы, реализующий классический нейропсихологический тест рисования часов. Новая система, использующая специальную электронную шариковую ручку и алгоритмы машинного обучения способна поставить множество неврологических диагнозов еще до того как нарушения в центральной нервной системе приведут к ощутимому когнитивным нарушениям у пациентов. Также система справляется с постановкой диагноза значительно быстрее рядового врача, а в ряде случаев и гораздо точнее. С препринтом статьи, описывающим алгоритмы машинного обучения можно ознакомиться на сайте лаборатории.

Тест рисования часов используется в клинической практике уже более 50 лет. Все, что необходимо для его проведения – это карандаш и лист бумаги (иногда для дифференциальной диагностики используется еще и нарисованный циферблат без стрелок). Пациенту должен самостоятельно нарисовать круглый циферблат с определенным временем (в российской практике чаще всего просят нарисовать «без пятнадцати два», в США - «одиннадцать часов десять минут»). Дополнительно пациента могут попросить перерисовать уже нарисованный циферблат или вписать в циферблат без стрелок какое-либо указанное врачом время.

Специалисты из MIT предложили использовать электронную шариковую ручку, способную при помощи встроенной микрокамеры отслеживать и оценивать свою позицию на бумаге 80 раз в секунду. С ее помощью ученые регистрировали множество характеристик, таких как длина и толщина нарисованных линий, нажим, помарки, цифры (их вид и порядок написания) и т.д. Они помогли существенно дополнить набор традиционных клинических характеристики (например, отсутствие стыковки между началом и концом линии, описывающей круг, неправильное положение стрелок и т.д.), которые были извлечены из 3 541 тестов, проведенных при помощи системы под надзором опытных клиницистов.

Всего было собрано пять различных наборов данных, которые затем были прогнаны через алгоритмы машинного обучения. Для решения задачи классификации исследователи использовали деревья принятия решений (алгоритмы CART, C4.5, случайные леса и др.). С их помощью ученые классифицировали несколько десятков тысяч признаков по их релевантности тем или иным симптомам. Это помогло выявить наиболее «говорящие» и важные для различных диагнозов характеристики, а также их констелляции, помогающие в дифференциальной диагностике и определении конкретных синдромов. Например, для диагностики нарушений памяти наиболее важным оказалось время затрачиваемое испытуемым до того, как он начнет рисовать, тогда как для страдающего болезнью Паркинсона – продолжительность рисования, маленький размер циферблата, плохая проработанность деталей.

С помощью теста рисования часов можно поставить множество диагнозов – от инсульта или сотрясения, до болезни Альцгеймера или Паркинсона. Однако у него есть один существенный недостаток – он работает только тогда, когда повреждения в мозге уже привели к существенным когнитивным нарушениям. В то же время, патологический процесс в нервной системе, например, при болезни Альцгеймера, бывает начинается за 10 лет до первых очевидных симптомов, и ранняя диагностика играет немаловажную роль. Помимо этого тест предполагает субъективные суждения врача, и существует не менее 6 скоринговых систем, рекомендующих обращать внимание на те или иные характеристики (пропущенные цифры, нечеткие линии, неправильное положение стрелок и т.д.). Опытный врач может быстро и точно поставить правильный диагноз, однако у молодых неврологов обработка результатов теста занимает продолжительное время и диагноз не всегда бывает точным.

Новая система, названная разработчиками digital Clock Drawing Test (dCDT) поможет поставить диагноз заблаговременно, сэкономит время и уровняет в уровне профессионализма молодых и опытных врачей. А если будет разработан соответствующий интерфейс (над ним сейчас как раз трудятся), то для постановки диагноза вообще не потребуется тратить время квалифицированных неврологов.

Даниил Кузнецов