Detection of psychomotor impairment from typing patterns on touchscreens using advanced machine learning techniques
Η απουσία οικολογικά έγκυρων μεθόδων ανίχνευσης συμπτωμάτων αποτρέπει την πυκνή δειγματοληψία παραμέτρων που θα καταστήσουν εφικτή τη διαμήκη και απομακρυσμένη παρακολούθηση της υγείας. Τα παραπάνω υπήρξαν εφαλτήριο για την ανάπτυξη μηχανισμών εξαγωγής πληροφορίας από απομακρυσμένη και οικολογικά έγκυρη συλλογή δεδομένων με σκοπό τη δημιουργία ψηφιακών βιοδεικτών. Αρχικά διερευνήσαμε πώς τα ψυχοκινητικά συμπτώματα της νόσου του Πάρκινσον μπορούν να επηρεάσουν τις μεταβλητές πληκτρολόγησης από τις χρονικές ακολουθίες πίεσης και απελευθέρωσης πλήκτρων. Το πρώτο πείραμα συλλογής δεδομένων έγινε σε ελεγχόμενες συνθήκες καταγραφής (εντός της κλινικής) καταγράφοντας μοτίβα πληκτρολόγησης σε οθόνες αφής από υγιείς και ασθενείς της νόσου. Η ανάπτυξη μεθοδολογίας βασισμένης σε μηχανική μάθηση απέδωσε ικανοποιητικά αποτελέσματα για την ανίχνευση της ψυχοκινητικής επιβάρυνσης αντανακλώντας χαρακτηριστικά που συσχετίζονται με κλινικές αξιολογήσεις. Ως επόμενο βήμα, ελέγξαμε την εγκυρότητα των ευρημάτων σε μη ελεγχόμενο περιβάλλον καταγραφής κάνοντας εκτίμηση του αποτυπώματος των συγκεκριμένων υποκείμενων κινητικών συμπτωμάτων, όπως η βραδυκινησία και η ακαμψία στη δυναμική πληκτρολόγησης. Τα δεδομένα που συλλέχθηκαν από φυσική χρήση για διαμήκη χρονική περίοδο έδειξαν ότι το σύστημα συλλογής και η μέθοδος ανάλυσης που αναπτύχθηκε είναι κατάλληλη για εξαγωγή συμπερασμάτων κατά τη φυσική χρήση του κινητού τηλεφώνου. Στο τρίτο βήμα διερευνήθηκε ένας υβριδικός μηχανισμός εκτίμησης βασισμένος σε βαθειά νευρωτικά δίκτυα που συνδυάζει τα δεδομένα από τα δύο διαφορετικά περιβάλλοντα καταγραφής (εντός κλινικής και φυσική χρήση) για την αυτόματη εκμάθηση αναπαράστασης και ανίχνευσης της νόσου. Η τελευταία αυτή μέθοδος αναδεικνύεται ως η πιο αποτελεσματική για την απομακρυσμένων εκτίμηση των συμπτωμάτων του Πάρκινσον από τα δεδομένα πληκτρολόγησης σε φυσική χρήση. Στο πλαίσιο της επεκτασιμότητας των μεθόδων εξετάστηκε η παραμετροποίηση του συστήματος μηχανικής μάθησης για την ανίνχευση των ψυχοκινητικών συμπτωμάτων στην καταθλιπτική τάση με βάση τα μοτίβα πληκτρολόγησης από φυσική χρήση. Οι υψηλές βαθμολογίες ταξινόμησης των δύο πληθυσμών αναδεικνύουν ότι η ψυχοκινητική επιβάρυνση έχει παρόμοιο χώρο αναπαράστασης στα μοτίβα πληκτρολόγησης και η χρήση των δεικτών θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την αξιολόγηση της βαρύτητας. Η δεύτερη ερευνητική επέκταση στόχευε να χρησιμοποιήσει τους μηχανισμούς που αναπτύχθηκαν για την ανίχνευση ψυχοκινητικών διαταραχών και το συσχετισμό τους με την γνωστική διαταραχή. Σε ένα πείραμα συλλογής δεδομένων φυσικής χρήσης πληκτρολόγησης και φυσικής γλώσσας από οθόνες αφής, έγινε επαναχρησιμοποίηση των μηχανισμών μηχανικής μάθησης με τα αποτελέσματα να αναδεικνύουν ότι οι εκτιμήσεις της ψυχοκινητικής επιβάρυνσης δύναται να είναι παράμετροι ανίχνευσης των πρώτων σταδίων της νόσου. Τέλος, ερευνήθηκε η σχεδίαση ενός συστήματος ανίχνευσης της νόσου του Πάρκινσον μέσω ανάλυσης χαρακτηριστικών της φωνής που καταγράφηκε και επεξεργάστηκε με γνώση του απορρήτου κατά τη διάρκεια τηλεφωνικών κλήσεων. Αναπτύχθηκαν μοντέλα στατιστικής μηχανικής μάθησης απλών και πολλαπλών παρατηρήσεων που συνδυάζουν φωνητικά χαρακτηριστικά με δημογραφικά χαρακτηριστικά σε ένα ανα-γλώσσα σύστημα ανίχνευσης της νόσου του Πάρκινσον από φυσικό περιβάλλον καταγραφής σε 4 γλώσσες. Η οικολογική εγκυρότητα της προσέγγισης σε συνδυασμό με την μεθοδολογία αναδεικνύει την περαιτέρω δυνατότητα ανίχνευσης της νόσου Πάρκινσον μέσω των κινητικών συμπτωμάτων που επιβαρύνουν τις φωνητικές χορδές επεκτείνοντας τις πηγές πληροφορίας που πήραμε υπόψη. Συνολικά, η διδακτορική διατριβή συνεισέφερε ερευνητικά μεθόδους ανίχνευσης ψυχοκινητικών συμπτωμάτων που έχουν δυνατότητα ενσωμάτωσης σε εμπορικές συσκευές τεχνολογίας για ευρεία χρήση.
