العلامة التالية لـ GPT-3: تشخيص مرض الزهايمر من خلال الكلام

هناك علامة مبكرة بسيطة ومضللة لمرض ألزهايمر لم يتم الحديث عنها كثيرًا: تغيير طفيف في أنماط الكلام.

زيادة التردد. الأخطاء النحوية. نسيان معنى كلمة ما ، أو النطق الخاطئ للكلمات الشائعة - أو العبارات والتعابير المفضلة - التي كانت تتدفق بشكل طبيعي.

لطالما اعتقد العلماء لفك شفرة هذا الانحطاط اللغوي كمؤشر مبكر لمرض الزهايمر. تتمثل إحدى الأفكار في استخدام برامج اللغة الطبيعية "كدليل" من الأنواع التي تطارد الاستخدام غير العادي للغة.

تبدو بسيطة ، أليس كذلك؟ ها هي المشكلة: كل شخص يتحدث بشكل مختلف. يبدو الأمر واضحًا ، لكنه يمثل صداعًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي. تم تلوين أنماط الكلام والإيقاع والنغمة واختيار الكلمات لدينا بظلال من التاريخ الشخصي والفروق الدقيقة التي يكافح الذكاء الاصطناعي للغة المتوسطة لفك شفرتها. قد تكون الجملة الساخرة لشخص ما صادقة تمامًا بالنسبة لشخص آخر. قد يكون الخطأ النحوي المتكرر عادة شخصية من عقود من سوء الاستخدام يصعب تغييرها الآن - أو انعكاس للخرف.

فلماذا لا تستفيد من أدوات لغة الذكاء الاصطناعي الأكثر إبداعًا اليوم؟

في دراسة نشرت في الصحة الرقمية PLOS، اتخذ فريق من جامعة دريكسل خطوة كبيرة في ربط القوة الإبداعية لـ GPT-3 بالتشخيص العصبي. باستخدام مجموعة بيانات متاحة للجمهور من نصوص الكلام من الأشخاص المصابين بداء الزهايمر وبدونه ، أعاد الفريق تدريب GPT-3 لانتقاء الفروق اللغوية الدقيقة التي تشير إلى الخرف.

عندما تم تغذيتها ببيانات جديدة ، اكتشفت الخوارزمية بشكل موثوق مرضى الزهايمر من المرضى الأصحاء ويمكنها التنبؤ بنتيجة الاختبار المعرفي للشخص - كل ذلك دون أي معرفة إضافية بالمرضى أو تاريخهم.

قال المؤلفون: "على حد علمنا ، هذا هو أول تطبيق لـ GPT-3 للتنبؤ بالخرف من الكلام". "يوفر استخدام الكلام كمؤشر حيوي تشخيصًا سريعًا ورخيصًا ودقيقًا وغير جراحي لمرض الزهايمر والفحص السريري."

في وقت مبكر الطيور

على الرغم من الجهود التي يبذلها العلم ، من الصعب للغاية تشخيص مرض الزهايمر. هذا الاضطراب ، الذي غالبًا ما يكون ذا ميول وراثية ، ليس له نظرية أو علاج موحد. لكن ما نعرفه هو أنه داخل الدماغ ، تبدأ المناطق المرتبطة بالذاكرة في تجميع كتل بروتينية سامة للخلايا العصبية. يتسبب هذا في حدوث التهاب في الدماغ ، مما يؤدي إلى تسريع تدهور الذاكرة والإدراك والمزاج ، مما يؤدي في النهاية إلى تآكل كل ما يجعلك أنت.

الجزء الأكثر غدرًا من مرض الزهايمر هو صعوبة تشخيصه. لسنوات ، كانت الطريقة الوحيدة لتأكيد الاضطراب هي من خلال تشريح الجثة ، والبحث عن علامات منبهة لتكتلات البروتين - كرات بيتا أميلويد خارج الخلايا وخيوط بروتينات تاو بداخلها. في هذه الأيام ، يمكن لمسح الدماغ التقاط هذه البروتينات في وقت مبكر. ومع ذلك ، فقد عرف العلماء منذ فترة طويلة أن الأعراض المعرفية قد تزحف قبل وقت طويل من ظهور تكتلات البروتين.

إليكم الجانب المشرق: حتى بدون علاج ، فإن التشخيص المبكر لمرض الزهايمر يمكن أن يساعد المرضى وأحبائهم على وضع خطط حول الدعم والصحة العقلية وإيجاد علاجات لإدارة الأعراض. بموافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية مؤخرًا على لقمبي، وهو دواء يساعد بشكل معتدل في حماية التدهور المعرفي لدى الأشخاص المصابين بمرض الزهايمر في مراحله المبكرة ، فإن السباق للقبض على المرض مبكرًا يزداد سخونة.

الكلام عقلك

بدلاً من التركيز على فحوصات الدماغ أو المؤشرات الحيوية للدم ، تحول فريق Drexel إلى شيء سهل بشكل ملحوظ: الكلام.

"نعلم من الأبحاث الجارية أن الآثار المعرفية لمرض الزهايمر يمكن أن تظهر في إنتاج اللغة ،" محمد مؤلف الدراسة الدكتور Hualou Liang. "الاختبارات الأكثر شيوعًا للكشف المبكر عن مرض الزهايمر تبدو في السمات الصوتية ، مثل التوقف ، والتعبير ، والجودة الصوتية ، بالإضافة إلى اختبارات الإدراك."

لطالما سعى علماء الأعصاب الإدراكيون وعلماء الذكاء الاصطناعي إلى هذه الفكرة. سيطرت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على مجال الذكاء الاصطناعي في قدرتها على التعرف على اللغة اليومية. من خلال تقديم تسجيلات لصوت المريض أو كتاباته ، يمكن لعلماء الأعصاب إبراز "التشنجات اللاإرادية" الصوتية التي قد تكون لدى مجموعة معينة من الناس - على سبيل المثال ، أولئك المصابون بمرض الزهايمر.

يبدو الأمر رائعًا ، لكن هذه دراسات مفصلة بشكل كبير. يعتمدون على معرفة مشاكل محددة بدلاً من أسئلة وأجوبة أكثر عالمية. تم تصميم الخوارزميات الناتجة يدويًا ، مما يجعل من الصعب توسيع نطاقها ليشمل مجموعة أكبر من السكان. إنه مثل الذهاب إلى خياط لبدلة أو لباس مناسب تمامًا ، فقط لإدراك أنه لا يناسب أي شخص آخر أو حتى نفسك بعد بضعة أشهر.

هذه مشكلة في التشخيص. يميل مرض الزهايمر - أو أي اضطراب عصبي آخر - إلى التقدم. قال المؤلفون إن الخوارزمية التي يتم تدريبها بهذه الطريقة تجعل "من الصعب التعميم على مراحل التقدم الأخرى وأنواع الأمراض ، والتي قد تتوافق مع سمات لغوية مختلفة".

في المقابل ، فإن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ، التي تشكل أساس GPT-3 ، أكثر مرونة بكثير لتوفير "فهم وتوليد قوي وعالمي للغة" ، كما قال المؤلفون.

لفت انتباههم جانب معين: التضمين. ببساطة ، هذا يعني أن الخوارزمية يمكنها التعلم من كم هائل من المعلومات وتوليد "فكرة" من نوع ما لكل "ذاكرة". قال المؤلفون إن الحيلة عند استخدامها للنص ، يمكن أن تكشف عن أنماط وخصائص إضافية تتجاوز ما يمكن أن يكتشفه معظم الخبراء المدربين. بعبارة أخرى ، يمكن للبرنامج المدعوم بـ GPT-3 ، المستند إلى تضمين النص ، اكتشاف اختلافات أنماط الكلام التي تفلت من أطباء الأعصاب.

"نهج GPT-3 النظامي لتحليل اللغة وإنتاجها يجعلها مرشحًا واعدًا لتحديد خصائص الكلام الدقيقة التي قد تتنبأ بظهور الخرف ،" محمد مؤلف الدراسة فيليكس أغبافور. "تدريب GPT-3 مع مجموعة بيانات ضخمة من المقابلات - بعضها مع مرضى الزهايمر - من شأنه أن يزودها بالمعلومات التي تحتاجها لاستخراج أنماط الكلام التي يمكن تطبيقها بعد ذلك لتحديد العلامات في المرضى في المستقبل."

حل إبداعي

استخدم الفريق GPT-3 بسهولة لإجراء مقياسين حاسمين لمرض الزهايمر: تمييز مريض الزهايمر من مريض سليم وتوقع شدة الخرف لدى المريض بناءً على معيار للإدراك يُطلق عليه اختبار الحالة العقلية المصغر (MMSE).

على غرار معظم نماذج التعلم العميق ، فإن GPT-3 متعطش للغاية للبيانات. هنا ، قام الفريق بإطعامه ADReSSo التحدي (التعرف على خرف ألزهايمر من خلال الكلام التلقائي) ، والذي يحتوي على الكلام اليومي للأشخاص المصابين بداء الزهايمر وغير المصابين به.

بالنسبة للتحدي الأول ، وضع الفريق برامج GPT-3 الخاصة بهم في مواجهة برنامجين يتتبعان "التشنجات اللاإرادية" المحددة في اللغة. كلا النموذجين ، آدا و باباج (إشارة إلى رواد الحوسبة) تفوق بكثير على النموذج التقليدي القائم على الميزات الصوتية وحدها. كان أداء الخوارزميات أفضل عند التنبؤ بدقة الخرف MMSE من خلال ميزات الكلام وحدها.

عندما حرضت نسخة باباج على أحدث نماذج الكشف عن مرض الزهايمر ، فقد سحق الخصوم من أجل الدقة ومستوى الاسترجاع.

قال المؤلفون: "تشير هذه النتائج مجتمعة إلى أن تضمين النص المستند إلى GPT-3 هو نهج واعد لتقييم مرض الزهايمر ولديه القدرة على تحسين التشخيص المبكر للخرف".

مع ضجيج GPT-3 والذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية بشكل عام ، من السهل إغفال ما يهم حقًا: صحة ورفاهية المريض. مرض الزهايمر مرض رهيب يؤدي إلى تآكل العقل حرفياً. التشخيص المبكر هو المعلومات ، والمعلومات هي القوة - والتي يمكن أن تساعد في تحديد خيارات الحياة وتقييم خيارات العلاج.

قال ليانج: "يُظهر إثبات المفهوم لدينا أن هذا يمكن أن يكون أداة بسيطة ويمكن الوصول إليها وحساسة بشكل كافٍ للاختبار المستند إلى المجتمع". "قد يكون هذا مفيدًا جدًا للفحص المبكر وتقييم المخاطر قبل التشخيص السريري."

الصورة الائتمان: المعاهد الوطنية للصحة

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://singularityhub.com/2023/01/10/gpt-3s-next-mark-diagnosing-alzheimers-through-speech/