Inteligența artificială din spatele GPT-3 ar putea ajuta la detectarea bolii Alzheimer

Inteligența artificială (IA) care alimentează programul ChatGPT ar putea, în cele din urmă, ajuta profesioniștii din domeniul medical să detecteze boala Alzheimer în stadiile incipiente. ChatGPT a atras multă atenție pentru capacitatea sa de a genera răspunsuri scrise similare cu cele ale oamenilor.

Noile cercetări provin de la Școala de Inginerie Biomedicală, Științe și Sisteme de Sănătate a Universității Drexel. Ele au demonstrat că programul GPT-3 al OpenAI poate identifica indicii din discursul spontan care sunt de 80% de acuratețe în prezicerea stadiilor incipiente ale demenței.

Cercetarea a fost publicată în jurnalul PLOS Digital Health.

Utilizarea programelor de diagnostic lingvistic

Pentru mulți, provocarea diagnosticării bolii Alzheimer a fost lipsa unui test care să se potrivească tuturor, dar noile cercetări oferă speranță terapeuților prin introducerea programelor de diagnostic lingvistic care oferă o modalitate eficientă de a screeninga rapid simptomele asociate cu demența — de la ezitarea în vorbire și dificultatea de a se exprima corect până la uitarea cuvintelor sau a înțelesului lor. Astfel de teste ar putea face ca diagnosticarea în stadiile incipiente să fie mai simplă ca niciodată.

Hualou Liang, PhD, este profesor în Școala de Inginerie Biomedicală, Științe și Sisteme de Sănătate a Universității Drexel și coautor al cercetării.

“Știm din cercetările în curs că efectele cognitive ale bolii Alzheimer se pot manifesta în producția de limbaj”, a spus Liang. “Testele cel mai des utilizate pentru detectarea precoce a bolii Alzheimer examinează caracteristicile acustice, cum ar fi pauzele, articularea și calitatea vocii, pe lângă testele de condiție. Dar credem că îmbunătățirea programelor de procesare a limbajului natural oferă o altă cale pentru a sprijini identificarea precoce a bolii Alzheimer.”

GPT-3 al OpenAI

GPT-3, a treia iterație a General Pretrained Transformer (GPT) al OpenAI, a capturat puterea învățării profunde pentru a revoluționa sarcinile lingvistice. Cu acest algoritm antrenat pe o gamă largă de date de pe surse online care evidențiază modul în care cuvintele sunt utilizate și se potrivesc, GPT-3 produce răspunsuri comparabile cu cele create de oameni – de la răspunsuri la întrebări până la crearea de poezii sau eseuri.

Felix Agbavor este cercetător doctoral și autor principal al lucrării.

“Abordarea sistematică a analizei și producției de limbaj a GPT-3 o face un candidat promițător pentru identificarea caracteristicilor subtile de vorbire care pot prezice debutul demenței”, a spus Agbavor. “Antrenarea GPT-3 cu un set masiv de date de interviuri — unele dintre care sunt cu pacienți cu Alzheimer — i-ar oferi informațiile necesare pentru a extrage modele de vorbire care ar putea fi apoi aplicate pentru a identifica markeri la pacienții viitori.”

Cercetătorii au testat teoria lor prin antrenarea programului cu un set de transcrieri care au provenit dintr-o parte a unei baze de date de înregistrări de vorbire create cu sprijinul Institutelor Naționale de Sănătate. Aceste transcrieri au fost specifice pentru testarea capacității programelor de procesare a limbajului natural (NLP) de a prezice demența. Programul a capturat anumite caracteristici ale utilizării cuvintelor, structurii propozițiilor și înțelesului din text, ceea ce i-a ajutat să producă un “încorporare”, sau un profil caracteristic de limbaj al bolii Alzheimer.

Crearea unei mașini de screening pentru boala Alzheimer

Echipa a reantrenat apoi programul cu încorporarea, transformându-l într-o mașină de screening pentru boala Alzheimer. Programul a fost testat prin examinarea a zeci de transcrieri din baza de date pentru a decide dacă fiecare dintre ele provenea de la o persoană care dezvolta boala Alzheimer.

Grupul a constatat că GPT-3 a performant mai bine decât alte două programe NLP de top în ceea ce privește identificarea corectă a exemplelor de boală Alzheimer, identificarea exemplelor non-Alzheimer și cu mai puține cazuri ratate.

Un al doilea test utilizează analiza textuală a GPT-3 pentru a prezice scorul pacienților din baza de date la un test comun pentru prezicerea gravității demenței. Acest test comun se numește Mini-Examenul de Stare Mintală (MMSE).

Acuratețea prezicerii GPT-3 a fost comparată cu aceea a unei analize care utilizează doar caracteristicile acustice ale înregistrărilor, care includ pauze, forța vocii și tulburări, pentru a prezice scorul MMSE. GPT-3 a reușit să obțină aproximativ 20% mai multă acuratețe în prezicerea scorurilor MMSE ale pacienților.

“Rezultatele noastre demonstrează că încorporarea textuală generată de GPT-3 poate fi utilizată în mod fiabil nu numai pentru a detecta indivizi cu boală Alzheimer față de controlul sănătos, ci și pentru a infera scorul testului de evaluare cognitivă a subiectului, ambele bazate exclusiv pe date de vorbire”, a notat echipa. “Demonstrăm în plus că încorporarea textuală depășește abordarea convențională bazată pe caracteristici acustice și chiar se desfășoară competitiv cu modelele ajustate. Aceste rezultate, luate împreună, sugerează că încorporarea textuală bazată pe GPT-3 este o abordare promițătoare pentru evaluarea AD și are potențialul de a îmbunătăți diagnosticarea precoce a demenței.”

Cercetătorii plănuiesc acum să dezvolte o aplicație web care poate fi utilizată acasă sau în cabinetul medicului ca instrument de pre-screening.

“Demonstrarea noastră de concept arată că acesta ar putea fi un instrument simplu, accesibil și suficient de sensibil pentru testarea comunitară”, a spus Liang. “Acesta ar putea fi foarte util pentru screeningul precoce și evaluarea riscului înainte de a face un diagnostic clinic.”