[ ртцг.ме ]

01. 02. 2023. 07:13   >>  07:08

ТЕХНОЛОГИЈА И МЕДИЦИНА

Вјештачка интелигенција открива ране знакове Алцхајмерове болести?

Алгоритми вјештачке интелигенције који стоје иза чатбот програма ЧатГПТ - који је скренуо пажњу због своје способности генерисања људских писаних одговора на неке од најкреативнијих питања - могли би једног дана моћи помоћи љекарима у раном откривању Алцхајмерове болести.

Истраживања су недавно показала да ОпенАИ-јев програм ГПТ-3 може идентификовати трагове спонтаног говора који су 80% тачни у предвиђању раних фаза деменције.

Објављена у часопису ПЛОС Дигитал Хилт, студија Факултета за биомедицинско инжењерство Универзитета Дрексел посљедњи је у низу напора да се покаже учинковитост програма обраде природног језика за рано откривање Алцхајмерове болести - користећи тренутна истраживања која сугеришу да оштећење језика може бити рани показатељ неуродегенеративних поремећаја.

Проналажење раног знака

Тренутна пракса дијагностиковања Алцхајмерове болести обично укључује преглед историје болести и дуготрајан поступак физичких и неуролошких процјена и тестова. Иако још увијек не постоји лијек за болест, рано уочавање може пацијентима пружити више могућности за терапеутику и подршку. Будући да је језичко оштећење симптом код 60-80% пацијената с деменцијом, истраживачи су се концентрисали на програме који се могу усмјерити на суптилне трагове - као што су оклијевање, погрешке у граматици и изговору и заборављање значења ријечи.То је брзи тест који би могао указивати да ли да пацијент прође потпуни преглед или не.

"Из текућих истраживања знамо да се когнитивни учинци Алцхајмерове болести могу манифествовати у производњи говора", рекао је др. Хуалоу Лианг, професор на Дрекселовој школи за биомедицинско инжењерство, науку и здравствене системе и коаутор истраживања. "Најчешће коришћени тестови за рано откривање Алцхајмерове болести имају у виду акустичне параметре, као што су паузирање, артикулација и вокални квалитет, уз когнитивне тестове. Међутим, вјерујемо да побољшање програма обраде природног језика пружа још један пут у раној идентификацији Алцхајмерове болести.

Програм који слуша и учи

ГПТ-3, службено трећа генерација ОпенАИ-јевог Генерал Притреинд Трансформера (ГПТ), користи алгоритам дубоког учења – снабдјевен огромном количином информација с интернета, с посебним нагласком на то како се ријечи користе и како се језик конструише. То му омогућује да произведе људски одговор на било које питање - од одговора на једноставна питања, до писања пјесама или есеја.

ГПТ-3 је посебно добар у "учењу без података" - што значи да може одговорити на питања која би обично захтијевала екстерно знање. На примјер, тражење од програма да напише "Клифове биљешке" текста, обично би захтијевало објашњење да то значи сажетак. Али ГПТ-3 је прошао довољно обуке да схвати референцу и прилагоди се како би дао очекивани одговор.

"Системски приступ ГПТ3 језичкој анализи и производњи чини га обећавајућим кандидатом за препознавање суптилних говорних карактеристика које могу предвидјети почетак деменције", рекао је Феликс Агбавор, докторанд и главни аутор рада. "Обука ГПТ-3 с огромним бројем података и интервјуа - од којих су неки с пацијентима с Алцхајмеровом болешћу - пружила би му информације потребне за издвајање говорних образаца који би се затим могли примијенити за идентификацију маркера код будућих пацијената."

Тражење говорних сигнала

Истраживачи су тестирали своју теорију да предвиде деменцију, обучавајући програм скупом транскрипата из дијела података говорних снимака састављених уз подршку Националног института за здравље. Програм је из текста забиљежио смислене карактеристике употребе ријечи, структуре реченица и значења, како би произвео оно што истраживачи називају "уградњом" - карактеристичним профилом говора код Алцхајмерове болести.

Они су потом искористили уграђивање да поново обуче програм - претварајући га у Алцхајмерову машину за скрининг. Да би га тестирали затражили су од програма да прегледа десетине транскрипата из скупа података и одлучи да ли је неки од њих произвела особа код које се развијала Алцхајмерова болест.

Покретањем два најбоља програма за обраду природног језика кроз исте кораке, група је установила да је ГПТ-3 имао бољи резултат од у смислу прецизног идентификовања примјера Алцхајмерове болести и оних који то нијесу, те  мање пропуштених случајева од оба програма.

Други тест користио је текстуалну анализу ГПТ-3 за предвиђање резултата различитих пацијената из скупа података заједничког теста за предвиђање тежине деменције, названом Мини-Ментал Стејт Егзам (ММСЕ).

Тим је затим упоредио тачност предвиђања ГПТ-3 с тачношћу анализе користећи само акустичне елементе снимака, као што су паузе, снага гласа и неразговјетност, како би предвидио ММСЕ резултат. ГПТ-3 се показао готово 20% тачнијим у предвиђању ММСЕ резултата пацијената.

"Наши резултати показују да се уграђивање текста, које генерише ГПТ-3, може поуздано користити не само за откривање особа с Алцхајмеровом болешћу, већ и за анализу резултата когнитивног тестирања субјекта. Све то искључиво на основу говорних података", написали су. "Надаље показујемо да уградња текста надмашује конвенционални приступ темељен на акустичним елементима. Резултати, сугеришу да је уграђивање текста темељено на ГПТ-3 обећавајући приступ за процјену Алцхајмерове болести и има потенцијал за побољшање ране дијагнозе деменције.

Наставак истраживања

Како би се надовезали на ове обећавајуће резултате, истраживачи планирају развијање веб апликације која би се, као алат, могла користити код куће или у љекарској ординацији.

"Наш доказ концепта показује да би то могао бити једноставан, приступачан и адекватно осјетљив алат за тестирање ван здравствене установе", рекао је Лианг. "То би могло бити врло корисно за рано откривање болести и процјену ризика прије клиничке дијагнозе."

Превео и приредио: С.Ђурђић