Se pare că modelul A.I. aflat în spatele popularului chatbot ChatGPT ar putea ajuta la detectarea bolii Alzheimer în stadii incipiente. Ideea vine de la un studiu desfășurat de Drexel University’s School of Biomedical Engineering, Science and Health Systems, care a demonstrat că programul GPT-3 al OpenAI poate identifica indicii din vorbirea spontană care sunt cu 80% mai precise în legătură cu predicția stadiilor incipiente ale instalării demenței decât cele existente deja. Studiul a fost publicat deja în revista PLOS Digital Health.
O provocare ce pare a avea o rezolvare
Diagnosticarea din timp a bolii Alzheimer este o adevărată provocare pentru medici, din cauza lipsei unui test unic performant. Noile cercetări oferă însă speranțe, prin introducerea unor programe de diagnosticare a limbajului, care reprezintă o modalitate eficientă de depistare a simptomelor asociate cu demența, de la ezitările în vorbire și dificultatea de exprimare coerentă până la uitarea cuvintelor sau a sensurilor acestora. Aceste tipuri de teste ar putea facilita diagnosticarea timpurie a bolii Alzheimer.
Hualou Liang, profesor la Drexel’s School of Biomedical Engineering, Science and Health Systems și coautor al acestui studiu, a declarat: „Știm din cercetările în curs că efectele cognitive ale bolii Alzheimer se pot manifesta în producția de limbaj. Cele mai frecvent utilizate teste pentru detectarea timpurie a bolii Alzheimer analizează caracteristicile acustice, cum ar fi pauzele, articularea și calitatea vocală, pe lângă testele de stare. Dar noi credem că îmbunătățirea programelor de procesare a limbajului natural oferă o altă cale pentru a sprijini identificarea timpurie a bolii Alzheimer.”
GPT-3, cea de-a treia iterație a OpenAI, a valorificat puterea deep learning-ului pentru a revoluționa sarcinile lingvistice. Cu acest algoritm antrenat pe o gamă largă de date din surse online care evidențiază modul în care cuvintele sunt folosite și se potrivesc între ele, GPT-3 produce răspunsuri comparabile cu cele create de oameni – de la interogări până la crearea de poezii sau eseuri.
„Abordarea sistemică a GPT3 în privința analizei și producției de limbaj, îl face pe acesta un candidat promițător pentru identificarea caracteristicilor subtile ale vorbirii ce pot prezice apariția demenței”, a declarat Felix Agbavor, cercetător doctorand și autor principal al lucrării. „Antrenarea GPT-3 cu un set masiv de date de interviuri – dintre care unele sunt cu pacienți cu Alzheimer – i-ar oferi informațiile de care are nevoie pentru a extrage modele de vorbire care ar putea fi apoi aplicate pentru a identifica markerii la viitorii pacienți.”
Cercetătorii și-au testat teoria prin antrenarea programului cu un set de transcrieri care proveneau dintr-o parte a unui set de date de înregistrări de vorbire creat cu sprijinul National Institutes of Health. Aceste transcrieri au fost special concepute cu scopul de a testa capacitatea programelor de procesare a limbajului natural (NLP) de a prezice demența. Programul a capturat anumite caracteristici ale utilizării cuvintelor, ale structurii frazelor și ale sensului din text, ceea ce l-a ajutat să producă o „încorporare” sau un profil caracteristic al discursului bolnavului de Alzheimer.
Crearea unui instrument de depistare a bolii Alzheimer
Apoi, echipa a antrenat din nou programul cu ajutorul acestei încorporări, ceea ce l-a transformat într-un instrument de depistare a bolii Alzheimer. Programul a fost testat prin examinarea a zeci de transcrieri din setul de date pentru a decide dacă fiecare dintre ele provenea sau nu de la o persoană care dezvolta Alzheimer.
Grupul a constatat că GPT-3 a avut performanțe mai bune decât alte două programe NLP de top în privința identificării precise a exemplelor de Alzheimer, dar și a identificării exemplelor care nu țin de Alzheimer.
Un al doilea test utilizează analiza textuală a GPT-3 pentru a prezice scorul diferiților pacienți din setul de date la un test comun de predicție a gravității demenței. Acest test comun se numește Mini-Mental State Exam (MMSE).
Acuratețea predicției GPT-3 a fost comparată cu cea a unei analize care utilizează doar caracteristicile acustice ale înregistrărilor, care include pauze, puterea vocii și silabisirea, pentru a prezice scorul MMSE. GPT-3 a reușit să obțină cu aproximativ 20% mai multă acuratețe în ceea ce privește predicția scorurilor MMSE ale pacienților.
„Rezultatele noastre demonstrează că încorporarea textului, generată de GPT-3, poate fi utilizată în mod fiabil nu numai pentru a detecta persoanele cu boala Alzheimer, ci și pentru a deduce scorul testului cognitiv al subiectului, ambele doar pe baza datelor generate de limbaj”, a precizat un membru din echipa de cercetători. „În plus, arătăm că încorporarea textului depășește abordarea convențională bazată pe caracteristici acustice și chiar are performanțe competitive cu modelele fin reglate. Toate aceste rezultate sugerează că încorporarea textului bazată pe GPT-3 este o abordare promițătoare pentru evaluarea AD, având potențialul de a îmbunătăți diagnosticarea timpurie a demenței.”
Cercetătorii intenționează acum să dezvolte o aplicație web care poate fi utilizată acasă sau în cabinetul medicului ca instrument de pre-screening.
Citește și: S-a lansat primul stetoscop bazat pe A.I., la CES 2023
