Ведя естественный диалог с пациентом, языковая модель GPT-3 смогла замечать нарушения речи и с высокой точностью оценивать развитие нейродегенеративных процессов.
Трудно не заметить, какой прогресс произошел в последние годы в области машинной обработки естественного языка. Крупномасштабные языковые модели, такие как GPT-3 или ChatGPT, научились вести полноценный диалог, отвечать на сложные вопросы, составлять резюме длинных текстов, генерировать программный код и так далее. В будущем они могут найти новое необычное применение в медицинской диагностике.
Способность таких ИИ замечать мельчайшие нюансы в человеческой речи позволяет им выявлять ранние признаки развития болезни Альцгеймера. Это продемонстрировали ученые из команды профессора Дрексельского университета Хуалоу Ляна (Hualou Liang). Их статья опубликована в журнале PLOS Digital Health.
Болезнь Альцгеймера связана с постепенным накоплением в нейронах плотных белковых бляшек, которые разрушают клетки и связи между ними. Это ведет к необратимой деградации когнитивных функций. К сожалению, природа развития болезни в точности не известна, лечения для нее не существует и даже своевременная диагностика затруднена. Как правило, для этого требуется детальный анализ медицинских данных пациента, прохождение многочисленных тестов, осмотров и анализов.
С другой стороны, у 60-80% таких больных развиваются различные нарушения речи. Чтобы заметить их на ранних этапах, нужны огромный опыт и внимательность. Но именно в этом могут помочь языковые модели, которые использовали авторы новой работы. Они проводили дообучение ИИ на основе большого массива заранее записанных интервью как здоровых людей, так и пациентов с диагностированной болезнью Альцгеймера. Готовые модели проверяли на способность распознавать признаки нейродегенерации на дополнительных интервью.
Лучше других показала себя модель GPT-3, разработанная компанией OpenAI. Нейросеть смогла оценивать развитие деменции по шкале MMSE в среднем на 20% точнее, нежели уже существующие и использующиеся системы, которые опираются не на содержание речи, а на ее звучание: появление пауз, невнятное произнесение слов и тому подобное. Теперь ученые планируют разработать удобное веб-приложение, которое можно будет использовать дистанционно, для предварительного тестирования у врача или даже дома.