L’intelligence artificielle (IA) qui alimente le programme ChatGPT pourrait éventuellement aider les professionnels de la santé à détecter la maladie d’Alzheimer à ses débuts. ChatGPT a reçu beaucoup d’attention pour sa capacité à générer des réponses écrites de type humain.
La nouvelle recherche provient de l’École de génie biomédical, des sciences et des systèmes de santé de l’Université Drexel. Il a démontré que le programme GPT-3 d’OpenAI peut identifier des indices de la parole spontanée qui sont précis à 80 % pour prédire les premiers stades de la démence.
La recherche a été publiée dans la revue Santé numérique PLOS.
Utilisation des programmes de diagnostic du langage
Pour beaucoup, le défi du diagnostic de la maladie d’Alzheimer a été son manque d’un test unique, mais de nouvelles recherches offrent de l’espoir aux thérapeutes en introduisant des programmes de diagnostic du langage qui fournissent un moyen efficace de dépister rapidement les symptômes associés à la démence-de l’hésitation à parler et de la difficulté à s’exprimer correctement à l’oubli de mots ou de leur signification. De tels tests pourraient rendre le diagnostic précoce plus simple que jamais.
Hualou Liang, PhD, est professeur à la Drexel’s School of Biomedical Engineering, Science and Health Systems et co-auteur de la recherche.
“Nous savons, grâce aux recherches en cours, que les effets cognitifs de la maladie d’Alzheimer peuvent se manifester dans la production du langage”, a déclaré Liang.”Les tests les plus couramment utilisés pour la détection précoce de la maladie d’Alzheimer examinent les caractéristiques acoustiques, telles que la pause, l’articulation et la qualité vocale, en plus des tests de condition. Mais nous pensons que l’amélioration des programmes de traitement du langage naturel offre une autre voie pour soutenir l’identification précoce de la maladie d’Alzheimer. »
GPT-3 d’OpenAI
GPT-3, La troisième version d’OpenAI de leur transformateur général pré-entraîné (GPT) a exploité la puissance de l’apprentissage en profondeur pour révolutionner les tâches linguistiques. Avec cet algorithme formé sur un large éventail de données provenant de sources en ligne qui mettent en évidence la façon dont les mots sont utilisés et s’emboîtent, GPT-3 produit des réponses comparables à celles créées par les humains, qu’il s’agisse de répondre à des questions ou de créer des poèmes ou des essais.
Felix Agbavor est chercheur doctorant et auteur principal de l’article.
“L’approche systémique de GPT3 pour l’analyse et la production du langage en fait un candidat prometteur pour identifier les caractéristiques subtiles de la parole qui peuvent prédire l’apparition de la démence, », a déclaré Agbavor.”Entraîner GPT-3 avec un ensemble de données massif d’entretiens-dont certains concernent des patients atteints de la maladie d’Alzheimer-lui fournirait les informations dont il a besoin pour extraire des modèles de parole qui pourraient ensuite être appliqués pour identifier des marqueurs chez de futurs patients.”
Les chercheurs ont testé leur théorie en entraînant le programme avec un ensemble de transcriptions provenant d’une partie d’un ensemble de données d’enregistrements vocaux créés avec le soutien des National Institutes of Health. Ces transcriptions visaient spécifiquement à tester la capacité des programmes de traitement du langage naturel (PNL) à prédire la démence. Le programme a capturé certaines caractéristiques de l’utilisation des mots, de la structure des phrases et du sens du texte, ce qui l’a aidé à produire une « intégration » ou un profil caractéristique du discours de la maladie d’Alzheimer.
Création d’un dépistage Machine pour la maladie d’Alzheimer
L’équipe a ensuite reformé le programme avec l’intégration, ce qui l’a transformé en une machine de dépistage de la maladie d’Alzheimer. Le programme a été testé en examinant des dizaines de transcriptions de l’ensemble de données pour décider si chacune provenait ou non d’une personne qui développait la maladie d’Alzheimer.
Le groupe a constaté que GPT-3 fonctionnait mieux que deux autres programmes de PNL de premier plan en en termes d’identification précise des exemples d’Alzheimer, d’identification d’exemples non Alzheimer et avec moins de cas manqués.
Un deuxième test utilise l’analyse textuelle de GPT-3 pour prédire le score de divers patients à partir de l’ensemble de données sur un critère commun test de prédiction de la gravité de la démence. Ce test commun est appelé le Mini-Mental State Exam (MMSE).
La précision de la prédiction du GPT-3 a été comparée à celle d’une analyse utilisant uniquement les caractéristiques acoustiques des enregistrements, qui incluent les pauses, la force de la voix et slurring, pour prédire le score MMSE. GPT-3 a été en mesure d’obtenir une précision d’environ 20 % supérieure dans la prédiction des scores MMSE des patients.
“Nos résultats démontrent que l’intégration de texte, générée par GPT-3, peut être utilisée de manière fiable non seulement pour détecter les individus atteints de la maladie d’Alzheimer à partir de témoins sains, mais également déduire le score des tests cognitifs du sujet, tous deux uniquement basés sur des données de parole », a noté l’équipe.”Nous montrons en outre que l’intégration de texte surpasse l’approche conventionnelle basée sur les caractéristiques acoustiques et fonctionne même de manière compétitive avec des modèles affinés. Ces résultats, tous ensemble, suggèrent que l’intégration de texte basée sur GPT-3 est une approche prometteuse pour l’évaluation de la MA et a le potentiel d’améliorer le diagnostic précoce de la démence. »
Les chercheurs prévoient maintenant de développer une application Web qui peut être utilisé à domicile ou dans un cabinet médical comme outil de présélection.
“Notre preuve de concept montre qu’il pourrait s’agir d’un outil simple, accessible et suffisamment sensible pour les tests communautaires, », a déclaré Liang.”Cela pourrait être très utile pour le dépistage précoce et l’évaluation des risques avant un diagnostic clinique.”