Afasie op het spoor met artificiële intelligentie

Ik verlaat mijn bureau op de tiende verdieping en zak af naar de kelders van Gasthuisberg om zo mijn weg te banen naar de afdeling neurologie. Zeker twee weken duurde het voor ik die route onthouden had. Of dat lag aan het kluwen dat Gasthuisberg is, of mijn barslechte oriëntatievermogen, dat laat ik in het midden.

Twee nieuwe opnames vandaag. In kamer 3-2 ligt Fons, een 91-jarige man. Hij stemt ermee in om deel te nemen aan mijn studie: 'Als ik u daarmee van dienst kan zijn meiske, graag.' Ik bevestig mijn microfoontje aan de kraag van zijn ziekenhuispyjama, druk op record en start met de taalscreening. Hij doet het niet slecht, maar hier en daar herkent hij een afbeelding niet, of moet hij langer nadenken om op het juiste woord te komen.

Wanneer een hond een kat wordt

In kamer 5-1 is Lea opgenomen, een vrouw van 72. Haar rechterarm wil door de beroerte niet meer mee, en wordt daarom ondersteund door een langwerpig blauw kussen. Ze geeft me een brede glimlach wanneer ik binnenkom. Ook zij wil deelnemen aan de taalscreening. Ik begin met eenvoudige opdrachten: 'Kan je tellen van één tot tien?' 'Kan je me nazeggen?'

Tot nu toe gaat alles goed. We maken het een beetje moeilijker. 'Je ziet hier een grote afbeelding waarop veel dingen gebeuren. Kan je mij in zinnen vertellen wat er gebeurt op deze afbeelding?' Nu loopt het mis. Een hond wordt een kat, Lea kan niet op het woord ‘kraan’ komen  - ze zegt in plaats daarvan ‘ding waar water uit komt’ - en ze heeft moeite om van haar verhaal een logisch, samenhangend geheel te maken.

Lea heeft afasie. Dat zijn taalproblemen, in dit geval veroorzaakt door een beroerte. Mensen met afasie kunnen niet alleen last hebben om de juiste woorden te vinden, soms begrijpen ze ook niet helemaal wat er tegen hen gezegd wordt, of gaat lezen of schrijven moeilijker. In België alleen al zijn er iedere dag 17 nieuwe beroertepatiënten die afasie krijgen. Om deze taalproblemen op te sporen, gebruik ik in mijn doctoraatsonderzoek artificiële intelligentie.

Artificiële intelligentie omvat verschillende technieken die menselijke intelligentie nabootsen met een computer of ‘machine’. Eén van deze technieken zoekt naar patronen in een veelheid aan data. Het afasieteam van de Leuvense onderzoeksgroep ExpORL screende meer dan 400 mensen die een beroerte doormaakten op taalproblemen. De resultaten van de taalscreening combineerden we met gegevens uit het medisch dossier, zoals hun leeftijd, waar in de hersenen er precies schade was, en welke symptomen ze hierdoor hadden. Deze informatie brachten we samen in één bestand met vele kolommen, nog meer rijen, en overal cijfertjes. 'Een draak van een dataset', zei ik wel eens voor de grap tegen collega’s. Gelukkig kunnen we onszelf heel wat breinpijn besparen door AI naar patronen in deze grote groep van beroertepatiënten te laten zoeken.

We vonden vijf verschillende profielen. Het laatste profiel trok onze aandacht: de taalproblemen waren verdacht. Volgens de taalscreening was er afasie, maar de hersenscans zeiden iets anders. Er waren namelijk amper letsels te vinden in de taalgebieden. Waarom deden deze mensen het dan minder goed op de taalscreening? Dat had AI natuurlijk al lang uitgepluisd. Het bleek te gaan om mensen die al aardig op leeftijd waren, en door de beroerte ook visuele problemen hadden. En als je wat slechter hoort omdat je al een dagje ouder bent, en afbeeldingen niet goed kan zien, is het niet ondenkbaar dat je minder goed scoort op een taalscreening. Fons bleek ook tot dit profiel te behoren. Dit is belangrijke informatie voor logopedisten, want Fons heeft, ondanks zijn uitval op de taalscreening, waarschijnlijk geen nood aan een uitgebreider afasie onderzoek.

Automatische spraakherkenning en -beoordeling

Het duurt maar liefst een uur om één minuut afasiespraak manueel uit te schrijven en te analyseren. Welke logopedist heeft daar tijd voor?! Daardoor gebruiken logopedisten nu te weinig waarheidsgetrouwe taaltesten, waarbij personen met afasie spontaan vertellen. Dat is jammer, want het zijn net die testen die de taalproblemen aan het licht brengen wanneer er bij eenvoudigere opdrachten met woorden of korte zinnen geen probleem lijkt te zijn. Denk maar aan Lea, die geen moeite had met eenvoudige opdrachten, maar de mist in ging van zodra ze een verhaal moest vertellen bij een afbeelding.

We bundelden de krachten met ingenieurs van de Leuvense onderzoeksgroep PSI en zetten AI in om wat de persoon met afasie zegt automatisch uit te schrijven en te analyseren. Door dit knap staaltje teamwork van logopedisten en ingenieurs laten we de analyse wel vier keer sneller gaan met een ongeziene accuraatheid.

Vervangt de machine de logopedist?

Absoluut niet! Artificiële intelligentie moet het werk van de logopedist verlichten. De AI-toepassingen die we in deze blog bespraken, helpen om afasie efficiënt en waarheidsgetrouw in kaart te brengen. De logopedist blijft daarbij een oogje in het zeil houden, want machines kunnen zich net als mensen wel eens vergissen. Eens we afasie vastgesteld hebben, moet de therapie uiteraard nog starten. De ingrediënten voor een geslaagde therapie zijn, naast kennis van zaken, een flinke dosis empathie en een goede vertrouwensband met de mensen met afasie en hun omgeving. Geen machine die daarin de logopedist kan overtreffen!