The Significance of Natural Language Processing and Machine Learning in Schizophasia Description. Identification of Research Trends and Perspectives in Schizophrenia Language Studies

Abstract

Introduction: Language and speech serve as significant biomarkers for psychiatric disorders, including schizophrenia. The linguistic features associated with schizophasia have been a focal point since the early descriptions of schizophrenia. Over the past twenty-five years, scientific reflection on language in mental illnesses has dynamically provided new data identifying the complex phenomenon of speech pathology in schizophrenia. Material and methods: A bibliometric analysis was conducted using SCOPUS data, focusing on word co-occurrence patterns in schizophrenia research. VOSviewer was employed for visualization, and semantic relationships between words were explored. Results: An analysis has revealed trends and gaps in research on schizophasia. Integrating temporal and spatial visualizations of metadata has allowed for the identification of currently employed measures of incoherence in schizophatic texts across various levels of linguistic organization. Keyword modeling has demonstrated a growing interest in utilizing artificial intelligence techniques to develop linguistic biomarkers for schizophrenia and other mental disorders. Conclusions: The harmonization of computational methods for measuring narrative, dialogic, and prosodic coherence holds promise, particularly in cross-validation studies involving other neuroindicators of mental disorders. Developing linguistic biomarkers using broadly understood artificial intelligence requires multidisciplinary research teams integrating experts from psychiatry, neurolinguistics, neurologopedics, and AI engineering. Clear domain-specific regulations are essential to ensure accurate conclusions and ethical considerations. The study of schizophasia prospects is particularly evident at the lexical, semantic, and syntactic levels, along with affective and neurophysiological variables.Wstęp: Język i mowa są istotnymi biomarkerami zaburzeń psychicznych, w szczególności schizofrenii. Zaburzenia mowy o typie schizofazji stanowią jedne z osiowych objawów psychozy, przywoływanych od początku badań nad schizofrenią. W ciągu ostatnich dwudziestu pięciu lat naukowa refleksja nad językiem w chorobach psychicznych dynamicznie dostarczała nowych danych identyfikujących złożone zjawisko patologii mowy w schizofrenii. Materiał i metody: Przeprowadzono analizę bibliometryczną z wykorzystaniem danych SCOPUS, koncentrując się na wzorcach współwystępowania słów kluczowych w metadanych badań nad schizofazją. Do wizualizacji zgromadzonych danych w formie map wykorzystano VOSviewer. Dyskusja: Analiza ujawniła trendy i luki w badaniach nad schizofazją. Zintegrowanie czasowych i przestrzennych wizualizacji metadanych pozwoliło zidentyfikować współcześnie podejmowane miary niespójności tekstów schizofatycznych na różnych poziomach organizacji językowej. Modelowanie słów kluczowych wykazało rosnące zainteresowanie wykorzystywaniem technik sztucznej inteligencji w opracowywaniu lingwistycznych biomarkerów schizofrenii i innych chorób psychicznych. Wnioski: Harmonizacja metod obliczeniowych pomiaru spójności narracyjnej, dialogowej i prozodycznej jest obiecująca, szczególnie w badaniach krzyżowych obejmujących inne neurowskaźniki zaburzeń psychicznych. Opracowywanie biomarkerów językowych z wykorzystaniem szeroko pojętej sztucznej inteligencji wymaga zaangażowania multidyscyplinarnych zespołów badawczych, integrujących ekspertów z zakresu psychiatrii, neurolingwistyki, neurologopedii i inżynierii sztucznej inteligencji. Jasne regulacje dotyczące poszczególnych dziedzin są niezbędne, aby zapewnić trafne wnioski i względy etyczne. Perspektywa badań schizofazji jest szczególnie widoczna na poziomie opisów leksykalnych, semantycznych i syntaktycznych, przy jednoczesnym uwzględnieniu zmiennych afektywnych i neurofizjologicznych