Machine learning methods for recognizing brain disorders
Authors: Ηλίας Λουκάς 
Published: January 2025

Οι διαταραχές του εγκεφάλου αποτελούν μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις για την υγεία. Υπολογίζεται ότι περίπου 165 εκατομμύρια άνθρωποι πάσχουν από εγκεφαλική διαταραχή στην Ευρώπη, ενώ 1 στους 3 ανθρώπους θα υποφέρει από εγκεφαλική διαταραχή κάποια στιγμή στη ζωή του. Μερικοί τύποι εγκεφαλικών διαταραχών είναι οι ακόλουθοι: Νόσος Αλτσχάιμερ, διάφοροι τύποι άνοιας, επιληψία, νόσος Πάρκινσον, ψυχικές διαταραχές, κ.ά. Αυτές οι διαταραχές επηρεάζουν τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι σκέφτονται, αισθάνονται ή εκτελούν καθημερινές δραστηριότητες. Ωστόσο, εάν αυτές οι διαταραχές διαγνωστούν έγκαιρα και το άτομο λάβει την κατάλληλη φαρμακευτική αγωγή, η εξέλιξή τους μπορεί να καθυστερήσει σημαντικά. Για το λόγο αυτό, η έγκαιρη διάγνωση είναι καθοριστική. Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) μετασχηματίζει τον τρόπο με τον οποίο αντιμετωπίζουμε κοινωνικά ζητήματα ενισχύοντας την ευημερία τόσο των ατόμων όσο και των κοινοτήτων. Ο όρος “ΤΝ για το Κοινωνικό Καλό”, επίσης γνωστός ως “ΤΝ για το Κοινωνικό Αντίκτυπο”, είναι ένα νέο πεδίο έρευνας που στοχεύει στην αντιμετώπιση μερικών από τα πιο σημαντικά κοινωνικά, περιβαλλοντικά και δημόσια υγειονομικά προβλήματα που υπάρχουν σήμερα. Η παρούσα διδακτορική διατριβή έχει ως στόχο να συμβάλει σε αυτό το νέο πεδίο με την ανάπτυξη σύγχρονων μεθόδων μηχανικής μάθησης, για την αναγνώριση τριών μείζονων διαταραχών του εγκεφάλου, συμπεριλαμβανομένης της κατάθλιψης, άνοιας της νόσου Αλτσχάιμερ και επιληψίας. Η κατάθλιψη συνεπάγεται μεγάλο αριθμό συμπτωμάτων, όπως απώλεια ενδιαφέροντος, θυμό, απαισιοδοξία, αλλαγές στο βάρος, αισθήματα ανικανότητας, σκέψεις αυτοκτονίας και πολλά άλλα. Τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης χρησιμοποιούνται σε καθημερινή βάση από ανθρώπους, οι οποίοι εκφράζουν τις σκέψεις και τα συναισθήματά τους συζητώντας με άλλους χρήστες. Οι υπάρχουσες εργασίες χρησιμοποιούν δεδομένα από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης με σκοπό τον εντοπισμό καταθλιπτικών δημοσιεύσεων. Οι εργασίες αυτές χρησιμοποιούν μοντέλα που βασίζονται σε μετασχηματιστές (transformers). Ωστόσο, αυτά τα μοντέλα συχνά δεν μπορούν να συλλάβουν πλούσια τεκμηριωμένη γνώση. Επίσης, η ομιλία είναι ένας αξιόπιστος βιοδείκτης για τη διάγνωση της κατάθλιψης, καθώς οι άνθρωποι με κατάθλιψη παρουσιάζουν μειωμένη παραγωγικότητα λεκτικής δραστηριότητας και “άψυχο” ήχο ομιλίας. Ωστόσο, οι υπάρχουσες μέθοδοι χρησιμοποιούν μονοτροπικά μοντέλα, εφαρμόζουν στρατηγικές early, intermediate, και late fusion για τη συγχώνευση των διαφορετικών τροπικοτήτων, βασίζονται στην εξαγωγή χαρακτηριστικών και εκτελούν τις προσεγγίσεις τους μόνο στην αγγλική γλώσσα. Η άνοια στη νόσο Αλτσχάιμερ χαρακτηρίζεται από απώλεια μνήμης, ενώ επηρεάζει τη γλώσσα και την ομιλία. Προηγούμενες εργασίες χρησιμοποιούν την ομιλία και απομαγνητοφωνήσεις για την αναγνώριση της άνοιας. Ωστόσο, οι προηγούμενες εργασίες επικεντρώνονται απλώς στη βελτίωση της απόδοσης των προτεινόμενων μοντέλων, βασίζονται στην εξαγωγή χαρακτηριστικών, ενώ οι στρατηγικές early και late fusion χρησιμοποιούνται όσον αφορά τις πολυτροπικές προσεγγίσεις, δηλαδή προσεγγίσεις που χρησιμοποιούν τόσο την ομιλία όσο και το απομαγνητοφωνημένο κείμενο. Οι επιληπτικές κρίσεις συνεπάγονται κοινωνικό στίγμα. Οι υπάρχουσες εργασίες βασίζονται στην εξαγωγή χαρακτηριστικών από το ηλεκτροεγκεφαλογράφημα (ΗΕΓ) ή στη διαίρεση των σημάτων ΗΕΓ σε πολλαπλά υποσήματα και στην χρησιμοποίηση τεχνικών majority vote στη συνέχεια. Αυτή η διδακτορική διατριβή είναι η πρώτη που διερευνά συστηματικά διάφορες μεθόδους για τον εντοπισμό (i) της κατάθλιψης χρησιμοποιώντας αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και ομιλία, (ii) ασθενών με άνοια της νόσου Αλτσχάιμερ και πρόβλεψης των βαθμολογιών τους μέσω μίας σύντομης εξέτασης της νοητικής κατάστασης - Βραχεία Κλίμακα Εκτίμησης των Νοητικών Λειτουργιών (Mini Mental State Examination) με χρήση αυθόρμητου λόγου, (iii) επιληψίας μέσω σημάτων ΗΕΓ μονού καναλιού. Οι βασικές συνεισφορές της διατριβής είναι οι εξής: Αρχικά, εισάγονται δύο μέθοδοι για την αναγνώριση της κατάθλιψης. Όσον αφορά την πρώτη μέθοδο, εισάγεται η εργασία της διάγνωσης της κατάθλιψης στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και προτείνεται μια μέθοδος για την ενσωμάτωση εξωτερικών γλωσσικών πληροφοριών σε προεκπαιδευμένα γλωσσικά μοντέλα (π.χ. BERT, MentalBERT). Αναδεικνύεται, έτσι, ότι η ενσωμάτωση γλωσσικών χαρακτηριστικών είναι ευεργετική για την αναγνώριση της κατάθλιψης. Όσον αφορά τη δεύτερη μέθοδο, εισάγεται μία προσέγγιση, η οποία βασίζεται στη χρήση ομιλίας και παραγόμενων από μηχανή (automatic) απομαγνητοφωνημένων κειμένων. Για τον εντοπισμό της άνοιας, βελτιστοποιούνται τα γλωσσικά μοντέλα που βασίζονται σε μετασχηματιστές (transformers) και παρουσιάζονται προσεγγίσεις επεξηγησιμότητας (explainability) και γλωσσικές αναλύσεις για τη διερεύνηση των διαφορών στη γλώσσα μεταξύ υγιών ατόμων και ασθενών με άνοια. Επίσης, εισάγονται μέθοδοι για τη συγχώνευση των διαφορετικών τροπικοτήτων (ομιλία, κείμενο), το καλιμπράρισμα (calibration) των προτεινόμενων μοντέλων με στόχο την αποφυγή δημιουργίας υπερβολικά σίγουρων μοντέλων, την ενίσχυση – βελτίωση των δικτύων αυτοπροσοχής (self – attention) με πληροφορίες σχετικές με τα συμφραζόμενα και την αυτόματη δημιουργία αρχιτεκτονικών Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων με χρήση τεχνικών αυτόματης αναζήτησης αρχιτεκτονικών νευρωνικού δικτύου. Τέλος, παρουσιάζεται μια πολυτροπική προσέγγιση για την ανίχνευση της επιληψίας αξιοποιώντας μονοκάναλα σήματα ΗΕΓ. Όλα τα πειράματα διεξάγονται σε δημοσίως διαθέσιμα σύνολα δεδομένων.Αυτή η διδακτορική διατριβή αποτελεί ένα πρώτο, θεμελιώδες βήμα μεταξύ άλλων πρόσφατων προσπαθειών, προς τη βελτίωση της απόδοσης των αυτόματων συστημάτων που στοχεύουν στην αναγνώριση διαφόρων διαταραχών του εγκεφάλου με τη χρήση σύγχρονων τεχνικών βαθιάς μάθησης, προωθεί περαιτέρω την εφαρμογή των νέων τεχνολογιών και ρίχνει φως στααναδυόμενα πεδία της επεξεργασίας κειμένου, ομιλίας, εικόνας και σήματος.