Aprendizado de máquina e autismo, um estudo entre duas linguagens

Até agora, essa abordagem iludiu os cientistas, que se concentraram apenas em encontrar recursos salientes em um único idioma. Além disso, em outras ocasiões , o aprendizado de máquina e o autismo emparelharam um para diagnosticar o segundo .
Em junho passado, um novo estudo liderado por pesquisadores da Northwestern University abriu caminho para uma nova maneira de detectar a doença . Graças a esse ramo da inteligência artificial, eles identificaram padrões consistentes de linguagem em crianças com autismo, tanto em inglês quanto em cantonês .

O problema subjacente

Crianças com autismo (TEA) geralmente falam mais devagar do que crianças com desenvolvimento típico (TD). Eles também têm outras diferenças de entonação, tom e ritmo. Tais inconsistências (chamadas pelos pesquisadores de "diferenças prosódicas") são surpreendentemente difíceis de caracterizar de forma coerente e objetiva . Na verdade, suas origens permaneceram obscuras por décadas.

Tudo isso limita os estudiosos: de fato, quem faz tal pesquisa é prejudicado pelo viés da língua inglesa . Isso sem falar na subjetividade do ser humano em classificar as diferenças de linguagem entre pessoas com autismo e aquelas sem.

Para destacar essas diferenças, uma equipe liderada por Molly Losh e Joseph CY Lau junto com Patrick Wong usou a técnica de aprendizado de máquina supervisionado.

Aprendizado de máquina e autismo, o procedimento usado

Este estudo incluiu participantes de dois grupos linguísticos, compostos por falantes nativos de inglês americano e cantonês de Hong Kong . O grupo inglês incluiu 55 pessoas com TEA (grupo ASD inglês) e 39 pessoas com TD (grupo TD inglês). O grupo cantonês incluiu 28 pessoas com ASD (grupo cantonês ASD) e 24 pessoas com TD (grupo cantonês TD).

Os participantes tiveram que narrar (em seus respectivos idiomas) um livro ilustrado de 24 páginas sem palavras, “Frog, Where Are You?”. O texto apresenta a história de uma criança e seu cachorro, em busca do sapo desaparecido da criança. Este livro é amplamente utilizado em estudos de discurso narrativo em ASD e outras deficiências do neurodesenvolvimento.

À medida que a tela exibia cada página e os participantes contavam a história, os pesquisadores gravavam suas vozes em arquivos de áudio. Os dados coletados, analisados ​​com o Audio Toolbox MATLAB , forneceram à equipe informações interessantes que analisaram nas seguintes características acústicas :

• ritmo da fala , ou seja, as variações de duração entre as sílabas de uma frase que indicam propriedades linguísticas e afetivas;
• entonação , ou seja, a variação do tom da voz ao longo do tempo.

Em seguida, aproveitando o poder dos algoritmos de aprendizado de máquina, os pesquisadores examinaram esses aspectos da prosódia nos domínios do tempo ou da frequência.

Resultados e aplicações futuras

Publicado na revista PLOS Uno , o estudo mostrou que o uso de características acústicas vale a pena para fins de uma classificação confiável do status de autista, tanto em inglês quanto em cantonês.
Como disse um dos líderes da equipe da Northwestern:

Quando você tem linguagens estruturalmente diferentes, qualquer semelhança nos padrões de linguagem encontrados no autismo em ambas as línguas provavelmente envolverá traços fortemente influenciados pela responsabilidade genética do autismo

Molly Losh

Ele também acrescentou que o aprendizado de máquina pode ser útil para desenvolver ferramentas para identificar aspectos da fala adequados para intervenções terapêuticas ; bem como medir o efeito de tais intervenções na avaliação do progresso de um falante ao longo do tempo.

Finalmente, como mencionado, os resultados do estudo seriam úteis para entender o papel de genes específicos e mecanismos de processamento cerebral envolvidos na suscetibilidade genética ao autismo. Em última análise, o objetivo é criar uma imagem mais completa dos fatores que determinam as diferenças de linguagem de pessoas com autismo.

De fato, uma rede cerebral envolvida é a via auditiva subcortical, fortemente ligada a diferenças na maneira como o cérebro processa os sons da fala. Diferente em indivíduos com autismo do que naqueles com desenvolvimento típico, em todas as culturas. O próximo passo será identificar se essas diferenças de processamento levam aos padrões comportamentais de linguagem observados no estudo e sua genética neural subjacente.

O artigo Aprendizado de máquina e autismo, um estudo entre duas linguagens foi escrito em: Tech CuE | Engenharia de close-up .