GPT-3'ün Arkasındaki Yapay Zeka, Alzheimer'ın Saptanmasına Yardımcı Olabilir

ChatGPT programına güç veren yapay zeka (AI), sonunda tıp uzmanlarının Alzheimer Hastalığını erken aşamalarında tespit etmesine yardımcı olabilir. ChatGPT, insan benzeri yazılı yanıtlar oluşturma yeteneği nedeniyle büyük ilgi görüyor.

Yeni araştırma, Drexel Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği, Bilim ve Sağlık Sistemleri Okulu'ndan geliyor. OpenAI'nin GPT-3 programının, demansın erken evrelerini tahmin etmede %80 doğru olan spontan konuşmadan ipuçlarını tanımlayabildiğini gösterdi.

Araştırma dergide yayınlandı PLOS Dijital Sağlık.

Dil Tanılama Programlarını Kullanma

Birçoğu için, Alzheimer Hastalığını teşhis etmenin zorluğu, herkese uyan tek bir testin olmamasıydı, ancak yeni araştırmalar, bunama ile ilişkili semptomları hızlı bir şekilde taramanın etkili bir yolunu sağlayan dil teşhis programları sunarak terapistlere umut veriyor - tereddütten konuşmada ve kelimeleri veya anlamlarını unutmaya kadar kendini düzgün ifade etmede zorluk. Bu tür testler, erken teşhisi her zamankinden daha basit hale getirebilir.

Hualou Liang, PhD, Drexel'in Biyomedikal Mühendisliği, Bilim ve Sağlık Sistemleri Okulu'nda profesör ve araştırmanın ortak yazarlarından biridir.

Liang, "Devam eden araştırmalardan Alzheimer Hastalığının bilişsel etkilerinin dil üretiminde kendini gösterebileceğini biliyoruz" dedi. “Alzheimer hastalığının erken teşhisi için en sık kullanılan testler, kondisyon testlerinin yanı sıra duraklama, artikülasyon ve ses kalitesi gibi akustik özelliklere de bakıyor. Ancak doğal dil işleme programlarının iyileştirilmesinin Alzheimer'ın erken teşhisini desteklemek için başka bir yol sağladığına inanıyoruz."

OpenAI'nın GPT-3

OpenAI'nin Genel Önceden Eğitilmiş Dönüştürücü (GPT) çözümünün üçüncü versiyonu olan GPT-3, dil görevlerinde devrim yaratmak için derin öğrenmenin gücünden yararlanıyor. Kelimelerin nasıl kullanıldığını ve birbirine nasıl uyduğunu vurgulayan çevrimiçi kaynaklardan gelen geniş bir veri yelpazesi üzerinde eğitilen bu algoritma sayesinde GPT-3, sorulara yanıt vermekten şiir veya deneme yazmaya kadar, insanların yarattığı yanıtlara benzer yanıtlar üretiyor.

Felix Agbavor doktora araştırmacısı ve makalenin baş yazarıdır.

Agbavor, "GPT3'ün dil analizi ve üretimine yönelik sistemik yaklaşımı, onu demansın başlangıcını tahmin edebilecek ince konuşma özelliklerini belirlemek için umut verici bir aday haline getiriyor" dedi. "GPT-3'ü - bazıları Alzheimer hastalarına ait olan - büyük bir görüşme veri kümesiyle eğitmek, ona, daha sonra gelecekteki hastalarda belirteçleri belirlemek için uygulanabilecek konuşma kalıplarını çıkarmak için ihtiyaç duyduğu bilgileri sağlayacaktır."

Araştırmacılar, programı Ulusal Sağlık Enstitüleri'nin desteğiyle oluşturulan bir konuşma kayıtları veri kümesinin bir bölümünden gelen bir dizi transkript ile eğiterek teorilerini test ettiler. Bu transkriptler, özellikle doğal dil işleme (NLP) programlarının demansı tahmin etme yeteneğini test etme amacına yönelikti. Program, kelime kullanımının, cümle yapısının ve metindeki anlamın belirli özelliklerini yakalayarak, Alzheimer'ın konuşmasının bir "gömülmesini" veya karakteristik bir profilini oluşturmasına yardımcı oldu.

Alzheimer için Bir Tarama Makinesi Oluşturmak

Ekip daha sonra programı, Alzheimer için bir tarama makinesine dönüştüren yerleştirme ile yeniden eğitti. Program, her birinin Alzheimer geliştiren birinden olup olmadığına karar vermek için veri kümesinden düzinelerce transkript incelenerek test edildi.

Grup, GPT-3'ün Alzheimer örneklerini doğru bir şekilde tanımlama, Alzheimer olmayan örnekleri belirleme ve daha az gözden kaçan vaka ile diğer iki en iyi NLP programından daha iyi performans gösterdiğini buldu.

İkinci bir test, demansın ciddiyetini tahmin etmeye yönelik ortak bir testte veri kümesindeki çeşitli hastaların puanını tahmin etmek için GPT-3'ün metinsel analizini kullanır. Bu yaygın teste Mini-Mental Durum Sınavı (MMSE) adı verilir.

GPT-3'ün tahmin doğruluğu, MMSE puanını tahmin etmek için kayıtların yalnızca duraklamalar, ses gücü ve geveleme gibi akustik özelliklerini kullanan bir analizinkiyle karşılaştırıldı. GPT-3, hastaların MMSE puanlarını tahmin etmede yaklaşık %20 daha fazla doğruluk elde edebildi.

Ekip, "Sonuçlarımız, GPT-3 tarafından oluşturulan metin yerleştirmenin, yalnızca sağlıklı kontrollerden Alzheimer hastalığı olan bireyleri tespit etmek için değil, aynı zamanda deneklerin bilişsel test puanlarını çıkarmak için de güvenilir bir şekilde kullanılabileceğini gösteriyor; hem de yalnızca konuşma verilerine dayanarak," diye belirtti. "Ayrıca, metin yerleştirmenin geleneksel akustik özellik tabanlı yaklaşımdan daha iyi performans gösterdiğini ve hatta ince ayarlı modellerle rekabet edebildiğini gösteriyoruz. Tüm bu sonuçlar, GPT-3 tabanlı metin yerleştirmenin Alzheimer değerlendirmesi için umut verici bir yaklaşım olduğunu ve demansın erken teşhisini iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor."

Araştırmacılar şimdi evde veya doktor muayenehanesinde ön tarama aracı olarak kullanılabilecek bir web uygulaması geliştirmeyi planlıyorlar.

Liang, "Kavram kanıtımız, bunun topluluk tabanlı testler için basit, erişilebilir ve yeterince hassas bir araç olabileceğini gösteriyor" dedi. "Bu, klinik bir teşhisten önce erken tarama ve risk değerlendirmesi için çok yararlı olabilir."