Científicos de la Escuela de Ingeniería Biomédica, Ciencia y Sistemas de Salud de la Universidad de Drexel
Tradicionalmente para el diagnóstico de esta enfermedadSe utiliza el análisis de la historia clínica del paciente y una serie de exámenes y pruebas físicas y neurológicas. Los investigadores se han centrado en programas que pueden detectar señales sutiles, como dudas, errores gramaticales y ortográficos y olvidar el significado de las palabras, como una prueba rápida que puede indicar si un paciente debe someterse a un examen completo.
Para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer científicosvolvió a entrenar la IA GPT-3 en función de un subconjunto del conjunto de datos de grabación de voz del paciente. Un algoritmo informático extrajo el uso significativo de las palabras, la estructura de las oraciones y las características semánticas del texto para crear lo que los científicos llaman "incrustación", un perfil distintivo del habla de la enfermedad de Alzheimer.
Para probar, los investigadores utilizaronun conjunto de prueba adicional de datos recopilados de un grupo de control de pacientes. Los científicos le pidieron al programa que evaluara docenas de transcripciones y determinara si cada una de ellas fue escrita por una persona que padecía la enfermedad de Alzheimer o no.
Los resultados muestran que la puntuación de incrustaciónEl texto obtenido por GPT-3 se puede usar de manera confiable no solo para identificar a las personas con enfermedad de Alzheimer entre las personas sanas, sino también para evaluar la prueba cognitiva del paciente, dijeron los científicos. Los investigadores planean crear una aplicación web que se pueda usar en casa o en el consultorio del médico como herramienta de preselección.
Tercera versión de General Pretrained Transformer(GPT) utiliza el aprendizaje profundo para crear texto de aspecto humano. Usando el material de origen como pista, crea un texto que lo continúa, prestando especial atención a cómo se usan las palabras y cómo se construye el lenguaje.
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