Трудно не заметить, какой прогресс произошел в последние годы в области машинной обработки языка. Крупномасштабные языковые модели, такие как GPT-3 или ChatGPT, научились вести полноценный диалог, отвечать на сложные вопросы, составлять длинные тексты, генерировать программный код. В будущем они могут обнаружить новое необычное применение в медицинской диагностике.

Также на тему: Шум и речь: нашли простой способ диагностировать раннюю деменцию

Способность таких ИИ замечать самые мелкие нюансы в человеческом языке позволяет выявлять ранние признаки развития болезни Альцгеймера. Это продемонстрировали ученые из команды профессора Дрексельского университета Хуалоу Ляна.

Проблема диагностики болезни Альцгеймера

Болезнь Альцгеймера связана с постепенным накоплением в нейронах плотных белковых бляшек, разрушающих клетки и связи между ними. Это ведет к необратимой деградации когнитивных функций. К сожалению, природа развития болезни точно не известна, лечения для нее не существует и даже своевременная диагностика осложнена. Как правило, для этого следует проводить детальный анализ медицинских данных пациента, прохождение многочисленных тестов, осмотров и анализов.

Не считая того, у 60 – 80% таковых нездоровых развиваются разные нарушения речи. Чтобы заметить их на ранних этапах, нужен огромный опыт и внимательность. Но именно этому могут помочь языковые модели, используемые авторами новой работы. Они проводили обучение 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.

Диагностика деменции по языку

Лучше всего показала себя модель GPT-3, разработанная компанией OpenAI. Нейросеть смогла оценивать развитие деменции по шкале MMSE в среднем на 20% точнее, чем существующие системы, которые используются и опираются не на содержание языка, а на его звучание: появление пауз, невнятное произношение слов и т.д. Теперь ученые планируют разработать удобное приложение, которое можно будет использовать дистанционно, для предварительного тестирования у врача или дома.