जीपीटी-3 के पीछे का एआई अल्जाइमर का पता लगाने में मदद कर सकता है

चैटजीपीटी प्रोग्राम को शक्ति प्रदान करने वाला कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अंततः चिकित्सा पेशेवरों को अल्जाइमर रोग के शुरुआती चरणों में इसका पता लगाने में मदद कर सकता है। चैटजीपीटी मानव जैसी लिखित प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की अपनी क्षमता के लिए बहुत ध्यान आकर्षित कर रहा है।

नई अनुसंधान ड्रेक्सेल यूनिवर्सिटी के स्कूल ऑफ बायोमेडिकल इंजीनियरिंग, साइंस एंड हेल्थ सिस्टम से आता है। यह प्रदर्शित किया गया है कि ओपनएआई के जीपीटी-3 प्रोग्राम में 80% सटीकता के साथ मनोभ्रंश के शुरुआती चरणों की भविष्यवाणी करने वाले संकेतों की पहचान करने की क्षमता है।

अनुसंधान पत्रिका पीएलओएस डिजिटल हेल्थ में प्रकाशित किया गया था।

भाषा नैदानिक कार्यक्रमों का उपयोग

अल्जाइमर रोग के निदान की चुनौती के लिए, कई लोगों के लिए इसका एक आकार-फिट-सभी परीक्षण नहीं होना एक समस्या रही है, लेकिन नई अनुसंधान चिकित्सकों को आशा दिला रही है कि भाषा नैदानिक कार्यक्रमों को पेश करके जो मनोभ्रंश से जुड़े लक्षणों के लिए त्वरित स्क्रीनिंग का एक प्रभावी तरीका प्रदान करते हैं – भाषण में हिचकिचाहट और खुद को ठीक से व्यक्त करने में कठिनाई से लेकर शब्दों या उनके अर्थों को भूलने तक। ऐसे परीक्षण अल्जाइमर के शुरुआती निदान को पहले से आसान बना सकते हैं।

हुआलौ लियांग, पीएचडी, ड्रेक्सेल के स्कूल ऑफ बायोमेडिकल इंजीनियरिंग, साइंस एंड हेल्थ सिस्टम में एक प्रोफेसर हैं और अनुसंधान के सह-लेखक हैं।

“हम जानते हैं कि अल्जाइमर रोग के संज्ञानात्मक प्रभाव भाषा उत्पादन में खुद को प्रकट कर सकते हैं,” लियांग ने कहा। “अल्जाइमर के शुरुआती पता लगाने के लिए सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले परीक्षण ध्वनि सुविधाओं, जैसे कि रुकावट, उच्चारण और स्वर गुणवत्ता के साथ-साथ स्थिति परीक्षणों को देखते हैं। लेकिन हम मानते हैं कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यक्रमों में सुधार अल्जाइमर की शुरुआती पहचान का समर्थन करने के लिए एक और मार्ग प्रदान करता है।”

ओपनएआई का जीपीटी-3

जीपीटी-3, ओपनएआई का अपने जनरल प्रीट्रेंड ट्रांसफॉर्मर (जीपीटी) का तीसरा संस्करण, गहरे शिक्षण की शक्ति का दोहन करके भाषा कार्यों को क्रांतिकारी बनाने में सक्षम है। इस एल्गोरिदम को ऑनलाइन स्रोतों से व्यापक डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया गया है जो यह प्रदर्शित करता है कि शब्द कैसे उपयोग किए जाते हैं और एक साथ फिट होते हैं, जीपीटी-3 मानव द्वारा बनाई गई प्रतिक्रियाओं के समान प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है – प्रश्नों का उत्तर देने से लेकर कविताएं या निबंध बनाने तक।

फेलिक्स अगबावोर एक डॉक्टरल शोधकर्ता और पत्र के प्रमुख लेखक हैं।

“जीपीटी3 का भाषा विश्लेषण और उत्पादन में एक प्रणालीगत दृष्टिकोण इसे उन सूक्ष्म भाषण विशेषताओं की पहचान करने के लिए एक आशाजनक उम्मीदवार बनाता है जो मनोभ्रंश की शुरुआत की भविष्यवाणी कर सकते हैं,” अगबावोर ने कहा। “जीपीटी -3 को एक बड़े डेटासेट के साक्षात्कारों के साथ प्रशिक्षित करना – जिनमें से कुछ अल्जाइमर के रोगियों के साथ हैं – इसे उस जानकारी प्रदान करेगा जिसे यह भाषण पैटर्न निकालने के लिए आवश्यक है जो तब भविष्य के रोगियों में मार्करों की पहचान करने के लिए लागू किया जा सकता है।”

शोधकर्ताओं ने अपने सिद्धांत का परीक्षण करने के लिए कार्यक्रम को एक सेट ट्रांसक्रिप्ट के साथ प्रशिक्षित किया जो राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान के समर्थन से बनाए गए भाषण रिकॉर्डिंग के डेटासेट के एक हिस्से से आया था। ये ट्रांसक्रिप्ट विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्यक्रमों की क्षमता का परीक्षण करने के उद्देश्य से थीं कि वे मनोभ्रंश की भविष्यवाणी कर सकते हैं। कार्यक्रम ने पाठ से शब्द के उपयोग, वाक्य संरचना और अर्थ की कertain विशेषताओं को पकड़ा, जिससे यह एक “embedding” या अल्जाइमर भाषण का एक विशिष्ट प्रोफाइल तैयार कर सकता है।

अल्जाइमर के लिए एक स्क्रीनिंग मशीन बनाना

टीम ने तब कार्यक्रम को एम्बेडिंग के साथ फिर से प्रशिक्षित किया, जिसने इसे अल्जाइमर के लिए एक स्क्रीनिंग मशीन में बदल दिया। कार्यक्रम का परीक्षण डेटासेट से दर्जनों ट्रांसक्रिप्ट की समीक्षा करके किया गया था ताकि यह तय किया जा सके कि क्या प्रत्येक एक अल्जाइमर विकसित करने वाले व्यक्ति से आया था।

समूह ने पाया कि जीपीटी-3 ने अल्जाइमर के उदाहरणों की सटीक पहचान करने, गैर-अल्जाइमर के उदाहरणों की पहचान करने और कम मिस्ड मामलों के साथ दो अन्य शीर्ष एनएलपी कार्यक्रमों के比 में बेहतर प्रदर्शन किया।

एक दूसरा परीक्षण जीपीटी-3 के पाठ विश्लेषण का उपयोग करके डेटासेट से विभिन्न रोगियों के मनोभ्रंश की गंभीरता की भविष्यवाणी करने वाले एक सामान्य परीक्षण पर स्कोर की भविष्यवाणी करता है। इस सामान्य परीक्षण को मिनी-मेंटल स्टेट एग्जाम (एमएमएसई) कहा जाता है।

जीपीटी-3 की भविष्यवाणी सटीकता की तुलना रिकॉर्डिंग की ध्वनि सुविधाओं का उपयोग करके एमएमएसई स्कोर की भविष्यवाणी करने के लिए एक विश्लेषण से की गई थी, जिसमें रुकावट, आवाज की ताकत और गड़बड़ी शामिल थी। जीपीटी-3 रोगियों के एमएमएसई स्कोर की भविष्यवाणी करने में लगभग 20% अधिक सटीकता हासिल करने में सक्षम था।

“हमारे परिणाम यह प्रदर्शित करते हैं कि जीपीटी-3 द्वारा उत्पन्न पाठ एम्बेडिंग का उपयोग न केवल अल्जाइमर रोग वाले व्यक्तियों को स्वस्थ नियंत्रणों से अलग करने के लिए विश्वसनीय रूप से किया जा सकता है, बल्कि विषय के संज्ञानात्मक परीक्षण स्कोर का भी अनुमान लगाया जा सकता है, दोनों को केवल भाषण डेटा पर आधारित है।” टीम ने नोट किया। “हम आगे दिखाते हैं कि पाठ एम्बेडिंग पारंपरिक ध्वनि सुविधा-आधारित दृष्टिकोण से बेहतर प्रदर्शन करता है और यहां तक कि फाइन-ट्यून किए गए मॉडल के साथ प्रतिस्पर्धी रूप से प्रदर्शन करता है। ये परिणाम, सभी एक साथ, सुझाव देते हैं कि जीपीटी-3 आधारित पाठ एम्बेडिंग अल्जाइमर मूल्यांकन के लिए एक आशाजनक दृष्टिकोण है और मनोभ्रंश के शुरुआती निदान में सुधार करने की क्षमता है।”

शोधकर्ता अब एक वेब एप्लिकेशन विकसित करने की योजना बना रहे हैं जो घर पर या डॉक्टर के कार्यालय में एक पूर्व-स्क्रीनिंग उपकरण के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

“हमारा प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट यह दिखाता है कि यह एक सरल, सुलभ और पर्याप्त संवेदनशील उपकरण हो सकता है जो समुदाय-आधारित परीक्षण के लिए उपयोग किया जा सकता है,” लियांग ने कहा। “यह अल्जाइमर के शुरुआती स्क्रीनिंग और जोखिम मूल्यांकन के लिए एक नैदानिक निदान से पहले बहुत उपयोगी हो सकता है।”