알츠하이머병을 발견하는 데 도움이 될 수 있는 GPT-3의 인공지능

ChatGPT 프로그램을 구동하는 인공지능(AI)은 궁극적으로 의료 전문가가 알츠하이머병을 초기 단계에서 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. ChatGPT는 인간과 같은 글쓰기 응답을 생성하는 능력으로 많은 주목을 받고 있습니다.

새로운 연구는 드렉셀 대학교의 생물의학 공학, 과학 및 보건 시스템 학교에서 수행되었습니다. 그것은 OpenAI의 GPT-3 프로그램이 80%의 정확도로 치매의 초기 단계를 예측하는 데 도움이 될 수 있는 자발적인 말에서 단서를 식별할 수 있음을 보여주었습니다.

연구는 PLOS Digital Health 저널에 발표되었습니다.

언어 진단 프로그램 사용

많은 사람들에게 알츠하이머병을 진단하는 데 대한 도전은 일종의 테스트가 없다는 것이었습니다. 그러나 새로운 연구는 언어 진단 프로그램을 소개함으로써 치료사들에게 희망을 제공하고 있습니다. 이러한 프로그램은 치매와 관련된 증상을 빠르게 검사하는 효과적인 방법을 제공합니다. 이러한 테스트는 초기 진단을 더 간단하게 만들 수 있습니다.

화로우 리앙(Hualou Liang) 박사는 드렉셀 대학교의 생물의학 공학, 과학 및 보건 시스템 학교의 교수이자 연구의 공동 저자입니다.

“우리는 진행 중인 연구에서 알츠하이머병의 인지 효과가 언어 생산에서 나타날 수 있음을 알고 있습니다.” 리앙은 말했다. “알츠하이머병의 초기 발견을 위한 가장 일반적으로 사용되는 테스트는 음성 특징, 즉 일시 정지, 발음 및 음성 품질을 살펴보는 것 외에도 상태 테스트를 포함합니다. 그러나 우리는 자연어 처리 프로그램의 개선이 알츠하이머병의 초기 식별을 지원하는 또 다른 경로를 제공할 수 있다고 믿습니다.”

OpenAI의 GPT-3

GPT-3, OpenAI의 세 번째 일반 사전 학습 트랜스포머(GPT) 버전은 언어 작업을 혁신적으로 발전시켰습니다. 이 알고리즘은 온라인 소스에서 단어가 사용되고 어떻게 결합되는지 강조하는 광범위한 데이터에 훈련되어 인간이 생성한 것과 비교할 수 있는 응답을 생성합니다. 질문에 응답하는 것에서 시 또는 에세이를 작성하는 것까지, GPT-3는 인간과 같은 응답을 생성할 수 있습니다.

펠릭스 아그바워(Felix Agbavor)는 박사 과정 연구자이자 논문의 제1저자입니다.

“GPT-3의 언어 분석 및 생성에 대한 체계적인 접근 방식은 치매의 발병을 예측할 수 있는 미묘한 언어 특성을 식별하는 데 유망한 후보로 만듭니다.” 아그바워는 말했다. “알츠하이머병 환자와의 인터뷰를 포함하는大量의 데이터셋으로 GPT-3를 훈련하면 향후 환자에서 마커를 식별하는 데 적용할 수 있는 언어 패턴을 추출하는 데 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.”

연구자들은 이론을 테스트하기 위해 프로그램을 훈련시켰습니다. 그들은 국립 보건 연구소의 지원으로 생성된 언어 녹음 데이터셋의 일부에서 가져온 전사본 세트를 사용했습니다. 이러한 전사본은 자연어 처리(NLP) 프로그램이 치매를 예측하는 능력을 테스트하는 데 사용되었습니다. 프로그램은 텍스트에서 단어 사용, 문장 구조 및 의미를 캡처하여 “임베딩” 또는 알츠하이머병 언어의 특징적인 프로필을 생성했습니다.

알츠하이머병을 위한 스크리닝 머신 만들기

그런 다음 팀은 임베딩으로 프로그램을 다시 훈련시켜 알츠하이머병을 위한 스크리닝 머신을 만들었습니다. 프로그램은 알츠하이머병을 개발 중인 사람인지 여부를 결정하기 위해 데이터셋의 수십 개의 전사본을 검토하는 것으로 테스트되었습니다.

그룹은 GPT-3가 알츠하이머병 예를 정확하게 식별하고, 알츠하이머병이 아닌 예를 식별하며, 놓친 경우가 적다는 것을 발견했습니다. 이는 두 개의 다른 최상위 NLP 프로그램보다 더 나은 성능을 보였습니다.

두 번째 테스트에서는 GPT-3의 텍스트 분석을 사용하여 데이터셋의 다양한 환자의 치매 심각도 예측 테스트 점수를 예측했습니다. 이 일반적인 테스트는 미니 정신 상태 검사(MMSE)라고 합니다.

GPT-3의 예측 정확도는 녹음의 음성 특징, 즉 일시 정지, 음성 강도 및 발음 불량을 사용하여 MMSE 점수를 예측하는 분석과 비교되었습니다. GPT-3는 환자의 MMSE 점수를 약 20% 더 정확하게 예측할 수 있었습니다.

“우리의 결과는 GPT-3에 의해 생성된 텍스트 임베딩이 알츠하이머병 환자와 건강한 대조군을 신뢰성 있게 감지하는 데 사용될 수 있으며, 또한 주제의 인지 테스트 점수를 추론할 수 있다는 것을 보여줍니다. 모두 음성 데이터에만 기반합니다.” 팀은 말했다. “우리는 추가로 임베딩이 전통적인 음성 특징 기반 접근 방식을 능가하고, 미세 조정된 모델과 경쟁적으로 수행할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 결과는 모두 함께 GPT-3 기반 텍스트 임베딩이 알츠하이머병 평가에 대한 유망한 접근 방식이며 치매의 초기 진단을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 시사합니다.”

연구자들은 현재 웹 애플리케이션을 개발 중입니다. 이 애플리케이션은 집이나 의사 사무실에서 예비 스크리닝 도구로 사용할 수 있습니다.

“우리의 개념 증명은 이것이 커뮤니티 기반 테스트를 위한 간단하고 접근하기 쉬우며 충분히 민감한 도구가 될 수 있음을 보여줍니다.” 리앙은 말했다. “이것은 임상 진단 이전에 초기 스크리닝과 위험 평가에 매우 유용할 수 있습니다.”