GPT-3’nin Arkasındaki AI, Alzheimer’ın Erken Teşhisine Yardımcı Olabilir

ChatGPT programını güçlendirerek insan benzeri yazılı yanıtlar üretebilen yapay zeka (AI), tıbbi profesyonellere Alzheimer Hastalığını erken aşamalarında tespit etmelerinde yardımcı olabilir. ChatGPT, insan benzeri yazılı yanıtlar oluşturma yeteneği nedeniyle çok dikkat çekiyor.

Bu yeni araştırma, Drexel Üniversitesi’nin Biyomedikal Mühendisliği, Bilim ve Sağlık Sistemleri Okulu’ndan geliyor. Araştırma, OpenAI’nin GPT-3 programının, demansın erken aşamalarını %80 doğrulukla tahmin edebilecek şekilde konuşma ipuçlarını tanımlayabildiğini gösterdi.

Araştırma, PLOS Digital Health dergisinde yayımlandı.

Dil Tanı Programlarını Kullanma

Alzheimer Hastalığını teşhis etmenin zorluğu, çoğu zaman tek bir testin yeterli olmamasından kaynaklanıyordu, ancak yeni bir araştırma, dil tanı programlarını tanıtarak umut veriyor. Bu programlar, konuşmada tereddüt, kendini doğru ifade edememe, kelimeleri veya anlamlarını unutmaya kadar çeşitli semptomları hızlı bir şekilde tespit edebiliyor. Bu testler, erken teşhisin daha kolay hale gelmesini sağlayabilir.

Hualou Liang, PhD, Drexel Üniversitesi’nin Biyomedikal Mühendisliği, Bilim ve Sağlık Sistemleri Okulu’nda profesör ve araştırmanın ortak yazarı.

“Alzheimer Hastalığının bilişsel etkilerinin dil üretiminde kendini gösterdiğinden biliyoruz” dedi Liang. “Erken teşhis için en çok kullanılan testler, akustik özelliklere bakar, yani duraklama, telaffuz ve ses kalitesi gibi faktörleri değerlendirir. Ancak doğal dil işleme programlarının gelişmesiyle birlikte, erken teşhis için başka bir yol daha ortaya çıkıyor.”

OpenAI’nin GPT-3’ü

GPT-3, OpenAI’nin Genel Ön-Eğitilmiş Dönüştürücü (GPT) adlı algoritmasının üçüncü sürümü, derin öğrenme gücünü kullanarak dil görevlerini devrimleştiriyor. Bu algoritma, online kaynaklardan geniş bir veri setiyle eğitildi ve nasıl kelimelerin kullanıldığını ve bir araya geldiğini vurguluyor. GPT-3, insanlara benzer yanıtlar üretebiliyor – sorulara cevap vermekten şiir veya denemeler yazmaya kadar.

Felix Agbavor, doktora araştırmacısı ve makalenin baş yazarı.

“GPT-3’ün dil analizi ve üretimine sistemik yaklaşımı, demansın erken belirtilerini tanımlamak için umut verici bir aday yapıyor” dedi Agbavor. “GPT-3’ü, bazıları Alzheimer hastalarıyla yapılan röportajların yer aldığı büyük bir veri setiyle eğittiğimizde, gelecekteki hastaların konuşma kalıplarını tanımlamak için gerekli bilgileri elde edebiliriz.”

Araştırmacılar, teorilerini test etmek için programı, Ulusal Sağlık Enstitüleri’nin desteğiyle oluşturulan konuşma kayıtlarından oluşan bir veri setinin bir kısmından alınan metinlerle eğitti. Program, metinlerden kelime kullanımı, cümle yapısı ve anlamları gibi özellikleri yakaladı ve “embedding” veya karakteristik bir Alzheimer konuşma profili oluşturdu.

Alzheimer İçin Bir Ekranlama Makinesi Oluşturma

Ekibin ardından programı, bu embedding ile yeniden eğitti ve böylece Alzheimer için bir ekranlama makinesi oluşturdu. Program, veri setinden dozens of metinleri gözden geçirerek her birinin Alzheimer geliştiren birinden olup olmadığını belirlemek için test edildi.

Grup, GPT-3’ün, Alzheimer örneklerini doğru bir şekilde tanımlamak, Alzheimer olmayan örnekleri tanımlamak ve kaçırılmış vakaları azaltmak konusunda diğer iki üst düzey NLP programından daha iyi performans gösterdiğini buldu.

İkinci bir test, GPT-3’ün metin analizi kullanarak, veri setindeki hastaların demans şiddeti için ortak bir test olan Mini-Mental State Exam (MMSE) puanlarını tahmin etmesini içeriyordu.

GPT-3’ün tahmin doğruluğu, kayıtların akustik özelliklerini kullanarak (duraklama, ses gücü ve kekeleme gibi) MMSE puanlarını tahmin etme analizi ile karşılaştırıldı. GPT-3, hastaların MMSE puanlarını tahmin etmekte yaklaşık %20 daha doğruydı.

“Sonuçlarımız, GPT-3 tarafından oluşturulan metin gömme’nin, sadece konuşma verilerine dayanarak Alzheimer Hastalığı olan bireyleri sağlıklı kontrollerden ayırt etmek ve ayrıca bilişsel test puanlarını tahmin etmek için güvenle kullanılabileceğini gösteriyor” dedi ekip. “Ayrıca, metin gömme’nin geleneksel akustik özelliklerine dayalı yaklaşımı geride bıraktığını ve hatta ince ayarlı modellerle rekabetçi bir şekilde performans gösterdiğini gösteriyoruz. Tüm bu sonuçlar birlikte, GPT-3 tabanlı metin gömme’nin Alzheimer değerlendirmesi için umut verici bir yaklaşım olduğunu ve demansın erken teşhisini iyileştirebileceğini gösteriyor.”

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

“Kavram kanıtı gösteriyor ki, bu basit, erişilebilir ve yeterli duyarlılıkta bir araç olabilir ve topluluk temelli testler için useful olabilir” dedi Liang. “Erken tarama ve risk değerlendirmesi için klinisyen teşhisi öncesi çok faydalı olabilir.”