Следующая отметка GPT-3: диагностика болезни Альцгеймера по речи

Есть один обманчиво простой ранний признак болезни Альцгеймера, о котором редко говорят: тонкое изменение речевых моделей.

Повышенная нерешительность. Грамматические ошибки. Забывание значения слова или неправильное произношение общеупотребительных слов или любимых фраз и идиом, которые раньше звучали естественно.

Ученые давно думали расшифровать это языковое вырождение как ранний индикатор болезни Альцгеймера. Одна из идей состоит в том, чтобы использовать программное обеспечение для естественного языка в качестве своего рода «гида», который выслеживает необычное использование языка.

Звучит просто, правда? Вот в чем проблема: все говорят по-разному. Это кажется очевидным, но это огромная головная боль для ИИ. Наши речевые паттерны, интонация, тон и выбор слов окрашены оттенками личной истории и нюансами, которые средний языковой ИИ пытается расшифровать. Предложение, саркастическое для одного человека, может быть совершенно искренним для другого. Повторяющаяся грамматическая ошибка может быть личной привычкой из-за десятилетий неправильного использования, которую теперь трудно изменить, или отражением слабоумия.

Так почему бы не воспользоваться самыми креативными языковыми инструментами ИИ уже сегодня?

В исследовании, опубликованной в ПЛОС Цифровое Здоровье, команда из Университета Дрекселя сделала важный шаг в объединении творческой силы GPT-3 с неврологической диагностикой. Используя общедоступный набор данных расшифровок речи людей с болезнью Альцгеймера и без нее, команда переобучила GPT-3, чтобы он выявлял лингвистические нюансы, указывающие на деменцию.

При подаче новых данных алгоритм надежно отличал пациентов с болезнью Альцгеймера от здоровых и мог предсказать баллы когнитивных тестов человека — и все это без каких-либо дополнительных знаний о пациентах или их истории.

«Насколько нам известно, это первое применение GPT-3 для прогнозирования слабоумия по речи», — сказали авторы. «Использование речи в качестве биомаркера обеспечивает быструю, дешевую, точную и неинвазивную диагностику болезни Альцгеймера и клинический скрининг».

Ранняя пташка

Несмотря на все усилия науки, болезнь Альцгеймера невероятно трудно диагностировать. Расстройство, часто с генетической предрасположенностью, не имеет единой теории или лечения. Но мы знаем, что внутри мозга области, связанные с памятью, начинают накапливать белковые сгустки, токсичные для нейронов. Это вызывает воспаление в мозгу, которое ускоряет ухудшение памяти, познания и настроения, в конечном итоге разрушая все, что делает вас вами.

Самая коварная часть болезни Альцгеймера заключается в том, что ее трудно диагностировать. В течение многих лет единственным способом подтвердить это расстройство было вскрытие, в ходе которого искали явные признаки белковых скоплений — шариков бета-амилоида снаружи клеток и нитей тау-белков внутри. В наши дни сканирование мозга может выявить эти белки раньше. Тем не менее ученым давно известно, что когнитивные симптомы могут проявляться задолго до того, как проявятся белковые комки.

Положительный момент: даже без лечения ранняя диагностика болезни Альцгеймера может помочь пациентам и их близким планировать поддержку, психическое здоровье и поиск методов лечения симптомов. С недавним одобрением FDA Лекемби, препарат, который умеренно помогает защитить снижение когнитивных функций у людей с ранней стадией болезни Альцгеймера, гонка за раннее выявление болезни накаляется.

Говорите Your Mind

Вместо того чтобы сосредоточиться на сканировании мозга или биомаркерах крови, команда Дрекселя обратилась к чему-то удивительно легкому: речи.

«Из текущих исследований мы знаем, что когнитивные эффекты болезни Альцгеймера могут проявляться в воспроизведении речи», — сказал автор исследования доктор Хуалоу Лян. «Наиболее часто используемые тесты для раннего выявления болезни Альцгеймера смотрят на акустические особенности, такие как паузы, артикуляция и качество голоса, в дополнение к тестам на познание».

Эту идею уже давно преследуют когнитивные нейробиологи и ученые, занимающиеся искусственным интеллектом. Обработка естественного языка (NLP) доминирует в сфере ИИ благодаря своей способности распознавать повседневную речь. Скармливая ему записи голоса пациентов или их письма, нейробиологи могли выделить определенные голосовые «тики», которые могут быть у определенной группы людей, например, у людей с болезнью Альцгеймера.

Звучит здорово, но это очень узкоспециализированные исследования. Они полагаются на знание конкретных проблем, а не на более универсальные вопросы и ответы. Полученные алгоритмы создаются вручную, что затрудняет их масштабирование для более широкой аудитории. Это как пойти к портному за идеально сидящим костюмом или платьем, а через несколько месяцев понять, что оно не подходит никому другому или даже вам.

Это проблема для диагностики. Болезнь Альцгеймера — или, черт возьми, любое другое неврологическое расстройство — имеет тенденцию прогрессировать. По словам авторов, алгоритм, обученный таким образом, «трудно обобщить на другие стадии прогрессирования и типы заболеваний, которые могут соответствовать различным лингвистическим особенностям».

Напротив, большие языковые модели (LLM), лежащие в основе GPT-3, гораздо более гибкие, чтобы обеспечить «мощное и универсальное понимание и генерацию языка», говорят авторы.

Один конкретный аспект привлек их внимание: встраивание. Проще говоря, это означает, что алгоритм может учиться на большом количестве информации и генерировать своего рода «идею» для каждого «воспоминания». По словам авторов, при использовании для текста этот трюк может выявить дополнительные закономерности и характеристики, даже превосходящие то, что может обнаружить большинство подготовленных экспертов. Другими словами, программа на основе GPT-3, основанная на встраивании текста, потенциально может обнаруживать различия в речевых паттернах, которые ускользают от неврологов.

«Системный подход GPT-3 к языковому анализу и производству делает его многообещающим кандидатом для выявления тонких речевых характеристик, которые могут предсказать начало деменции». — сказал автор исследования Феликс Агбавор. «Обучение GPT-3 на большом наборе данных интервью, некоторые из которых касаются пациентов с болезнью Альцгеймера, предоставит ему информацию, необходимую для извлечения речевых паттернов, которые затем можно будет применять для выявления маркеров у будущих пациентов».

Креативное решение

Команда с готовностью использовала GPT-3 для двух важнейших показателей болезни Альцгеймера: отличить пациента с болезнью Альцгеймера от здорового и прогнозировать тяжесть деменции у пациента на основе эталона когнитивных функций, получившего название Mini-Mental State Exam (MMSE).

Подобно большинству моделей глубокого обучения, GPT-3 невероятно жаждет данных. Здесь команда накормила его АДРЕССО ВЫЗОВ (Распознавание деменции при болезни Альцгеймера с помощью спонтанной речи), который содержит повседневную речь людей с болезнью Альцгеймера и без нее.

Для первой задачи команда сравнила свои программы GPT-3 с двумя, которые выслеживают определенные «тики» в языке. Обе модели, Ada и Бэббидж (дань уважения пионерам вычислительной техники) намного превзошла обычную модель, основанную только на акустических характеристиках. Алгоритмы показали себя еще лучше при прогнозировании точности MMSE для деменции только по характеристикам речи.

В сравнении с другими современными моделями обнаружения болезни Альцгеймера издание Бэббиджа сокрушило противников по точности и уровню памяти.

«Эти результаты в совокупности свидетельствуют о том, что встраивание текста на основе GPT-3 является многообещающим подходом к оценке болезни Альцгеймера и может улучшить раннюю диагностику деменции», — говорят авторы.

С шумихой вокруг GPT-3 и ИИ в здравоохранении в целом легко упустить из виду то, что действительно важно: здоровье и благополучие пациента. Болезнь Альцгеймера — страшная болезнь, которая буквально разрушает разум. Более ранний диагноз — это информация, а информация — это сила, которая может помочь в принятии жизненных решений и оценке вариантов лечения.

«Наша проверка концепции показывает, что это может быть простой, доступный и достаточно чувствительный инструмент для тестирования на уровне сообщества», — сказал Лян. «Это может быть очень полезно для раннего скрининга и оценки риска перед постановкой клинического диагноза».

Изображение Фото: NIH

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://singularityhub.com/2023/01/10/gpt-3s-next-mark-diagnosing-alzheimers-through-speech/