Drexel University의 생물 의학 공학, 과학 및 건강 시스템 학교의 과학자
전통적으로 이 질병의 진단을 위해환자의 병력 분석과 일련의 신체 및 신경학적 검사 및 테스트가 사용됩니다. 연구자들은 환자가 전체 검사를 받아야 하는지 여부를 표시할 수 있는 빠른 테스트로 망설임, 문법 및 철자 오류, 단어의 의미를 잊는 것과 같은 미묘한 신호를 포착할 수 있는 프로그램에 집중했습니다.
알츠하이머병 과학자들을 진단하기 위해환자 음성 녹음 데이터 세트의 하위 집합을 기반으로 GPT-3 AI를 재교육했습니다. 컴퓨터 알고리즘은 텍스트에서 의미 있는 단어 사용, 문장 구조 및 의미적 특성을 추출하여 과학자들이 "임베딩"이라고 부르는 알츠하이머병의 독특한 음성 프로필을 생성했습니다.
테스트하기 위해 연구원들은대조군 환자로부터 수집된 데이터의 추가 테스트 세트. 과학자들은 프로그램에 수십 개의 기록을 평가하고 각 기록이 알츠하이머병을 앓고 있는 사람이 작성했는지 여부를 결정하도록 요청했습니다.
결과는 임베딩 점수가GPT-3로 얻은 텍스트는 건강한 사람들 중에서 알츠하이머병을 가진 사람을 식별하는 것뿐만 아니라 환자의 인지 테스트를 평가하는 데에도 안정적으로 사용될 수 있다고 과학자들은 말했다. 연구진은 집이나 의사 사무실에서 사전 선별 도구로 사용할 수 있는 웹 애플리케이션을 만들 계획이다.
General Pretrained Transformer의 세 번째 버전(GPT)는 딥 러닝을 사용하여 사람과 유사한 텍스트를 생성합니다. 소스 자료를 실마리로 삼아 단어가 어떻게 사용되고 언어가 어떻게 구축되는지에 특별한 관심을 기울이면서 그것을 이어주는 텍스트를 만든다.
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