GPT-3 का अगला अंक: भाषण के माध्यम से अल्ज़ाइमर का निदान

अल्ज़ाइमर का एक भ्रामक सरल प्रारंभिक संकेत है जिसके बारे में अक्सर बात नहीं की जाती है: भाषण पैटर्न में एक सूक्ष्म परिवर्तन।

हिचकिचाहट बढ़ी। व्याकरण संबंधी गलतियाँ। किसी शब्द का अर्थ भूल जाना, या सामान्य शब्दों-या पसंदीदा वाक्यांशों और मुहावरों का गलत उच्चारण करना-जो स्वाभाविक रूप से प्रवाहित होते थे।

वैज्ञानिकों ने लंबे समय से इस भाषाई अध: पतन को अल्जाइमर के शुरुआती संकेतक के रूप में डिकोड करने के बारे में सोचा है। एक विचार प्राकृतिक भाषा सॉफ़्टवेयर को "गाइड" के रूप में उपयोग करना है जो भाषा के असामान्य उपयोग का शिकार करता है।

सरल लगता है, है ना? यहाँ समस्या है: हर कोई अलग तरह से बात करता है। यह स्पष्ट प्रतीत होता है, लेकिन एआई के लिए यह एक बड़ा सिरदर्द है। हमारे भाषण पैटर्न, ताल, स्वर और शब्द पसंद सभी व्यक्तिगत इतिहास और बारीकियों के रंगों से रंगे हुए हैं जिन्हें समझने के लिए औसत भाषा एआई संघर्ष करती है। एक वाक्य जो एक व्यक्ति के लिए व्यंग्यात्मक है वह दूसरे के लिए पूरी तरह से ईमानदार हो सकता है। एक आवर्तक व्याकरणिक त्रुटि दशकों के दुरुपयोग से एक व्यक्तिगत आदत हो सकती है जिसे अब बदलना मुश्किल है - या मनोभ्रंश का प्रतिबिंब।

तो क्यों न आज ही सबसे रचनात्मक AI भाषा टूल का उपयोग किया जाए?

एक अध्ययन में में प्रकाशित पीएलओएस डिजिटल स्वास्थ्य, Drexel विश्वविद्यालय की एक टीम ने न्यूरोलॉजिकल डायग्नोसिस के साथ GPT-3 की रचनात्मक शक्ति को जोड़ने के लिए एक बड़ा कदम उठाया। अल्जाइमर के साथ और बिना लोगों के भाषण के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट का उपयोग करते हुए, टीम ने डिमेंशिया का सुझाव देने वाली भाषाई बारीकियों को चुनने के लिए GPT-3 को फिर से प्रशिक्षित किया।

नए डेटा के साथ खिलाए जाने पर, एल्गोरिदम ने स्वस्थ लोगों से अल्जाइमर रोगियों का विश्वसनीय रूप से पता लगाया और रोगी या उनके इतिहास के किसी भी अतिरिक्त ज्ञान के बिना व्यक्ति के संज्ञानात्मक परीक्षण स्कोर की भविष्यवाणी कर सकता है।

लेखकों ने कहा, "हमारी जानकारी के अनुसार, भाषण से डिमेंशिया की भविष्यवाणी करने के लिए यह जीपीटी-3 का पहला प्रयोग है।" "बायोमार्कर के रूप में भाषण का उपयोग एडी और नैदानिक ​​​​स्क्रीनिंग का त्वरित, सस्ता, सटीक और गैर-इनवेसिव निदान प्रदान करता है।"

सवेरे उठने वाला

विज्ञान के सर्वोत्तम प्रयासों के बावजूद, अल्जाइमर का निदान करना अविश्वसनीय रूप से कठिन है। विकार, अक्सर एक आनुवंशिक स्वभाव के साथ, एक एकीकृत सिद्धांत या उपचार नहीं होता है। लेकिन हम जो जानते हैं वह यह है कि मस्तिष्क के अंदर, स्मृति से जुड़े क्षेत्र प्रोटीन के गुच्छों को जमा करना शुरू कर देते हैं जो न्यूरॉन्स के लिए जहरीले होते हैं। यह मस्तिष्क में सूजन का कारण बनता है, जो स्मृति, अनुभूति और मनोदशा में गिरावट को तेज करता है, अंततः वह सब कुछ नष्ट कर देता है जो आपको बनाता है।

अल्जाइमर का सबसे घातक हिस्सा यह है कि इसका निदान करना कठिन है। सालों से, विकार की पुष्टि करने का एकमात्र तरीका एक शव परीक्षण के माध्यम से था, प्रोटीन क्लंप-बीटा-एमिलॉयड गेंदों के कोशिकाओं के बाहर और ताऊ प्रोटीन के तारों के अंदर बताए गए संकेतों की तलाश में था। इन दिनों, ब्रेन स्कैन इन प्रोटीनों को पहले पकड़ सकता है। फिर भी वैज्ञानिक लंबे समय से जानते हैं कि प्रोटीन के गुच्छों के प्रकट होने से बहुत पहले संज्ञानात्मक लक्षण कम हो सकते हैं।

यहां उम्मीद की किरण है: इलाज के बिना भी, अल्जाइमर का जल्द निदान करने से रोगियों और उनके प्रियजनों को समर्थन, मानसिक स्वास्थ्य और लक्षणों को प्रबंधित करने के लिए उपचार खोजने में मदद मिल सकती है। एफडीए की हाल की मंजूरी के साथ लेकेंबी, एक दवा जो अल्जाइमर के प्रारंभिक चरण वाले लोगों में संज्ञानात्मक गिरावट को मामूली रूप से बचाने में मदद करती है, बीमारी को जल्दी पकड़ने की दौड़ गर्म हो रही है।

अपने मन की बात

मस्तिष्क स्कैन या रक्त बायोमाकर्स पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, ड्रेक्सेल टीम ने उल्लेखनीय रूप से सहज कुछ बदल दिया: भाषण।

"हम चल रहे शोध से जानते हैं कि अल्जाइमर रोग के संज्ञानात्मक प्रभाव भाषा उत्पादन में खुद को प्रकट कर सकते हैं," कहा अध्ययन लेखक डॉ Hualou लिआंग। "अनुभूति के परीक्षणों के अलावा, ध्वनिक विशेषताओं, जैसे ठहराव, मुखरता और मुखर गुणवत्ता पर अल्जाइमर के शुरुआती पता लगाने के लिए सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला परीक्षण।"

इस विचार का लंबे समय से संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंटिस्ट और एआई वैज्ञानिकों द्वारा पीछा किया गया है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) ने दैनिक भाषा को पहचानने की क्षमता में एआई क्षेत्र पर अपना प्रभुत्व जमा लिया है। इसे रोगी की आवाज या उनके लेखन की रिकॉर्डिंग खिलाकर, न्यूरोसाइंटिस्ट विशेष मुखर "टिक्स" को उजागर कर सकते हैं जो लोगों के एक निश्चित समूह के पास हो सकते हैं - उदाहरण के लिए, अल्जाइमर वाले।

यह बहुत अच्छा लगता है, लेकिन ये भारी-भरकम अध्ययन हैं। वे अधिक सार्वभौमिक क्यू-एंड-अस के बजाय विशिष्ट समस्याओं के ज्ञान पर भरोसा करते हैं। परिणामी एल्गोरिदम हाथ से तैयार किए जाते हैं, जिससे उन्हें व्यापक आबादी में स्केल करना मुश्किल हो जाता है। यह पूरी तरह से फिट सूट या ड्रेस के लिए एक दर्जी के पास जाने जैसा है, केवल यह महसूस करने के लिए कि यह कुछ महीनों के बाद किसी और को या यहां तक ​​कि खुद को फिट नहीं करता है।

निदान के लिए यह एक समस्या है। अल्जाइमर-या बिल्ली, कोई अन्य न्यूरोलॉजिकल डिसऑर्डर-प्रगति करता है। लेखकों ने कहा कि इस तरह से प्रशिक्षित एक एल्गोरिदम "अन्य प्रगति चरणों और बीमारी के प्रकारों को सामान्यीकृत करना कठिन बनाता है, जो विभिन्न भाषाई विशेषताओं के अनुरूप हो सकता है।"

इसके विपरीत, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), जो GPT-3 के अंतर्गत आते हैं, "शक्तिशाली और सार्वभौमिक भाषा समझ और पीढ़ी" प्रदान करने के लिए कहीं अधिक लचीले हैं, लेखकों ने कहा।

एक विशेष पहलू ने उनका ध्यान आकर्षित किया: एम्बेडिंग। सीधे शब्दों में कहें, इसका मतलब है कि एल्गोरिथ्म जानकारी के एक बड़े हिस्से से सीख सकता है और प्रत्येक "मेमोरी" के लिए एक "विचार" उत्पन्न कर सकता है। लेखकों ने कहा कि जब पाठ के लिए उपयोग किया जाता है, तो ट्रिक अतिरिक्त पैटर्न और विशेषताओं को उजागर कर सकती है, जो कि सबसे अधिक प्रशिक्षित विशेषज्ञों का पता लगा सकता है। दूसरे शब्दों में, एक GPT-3-ईंधन वाला प्रोग्राम, टेक्स्ट एम्बेडिंग पर आधारित, संभावित रूप से भाषण पैटर्न के अंतर का पता लगा सकता है जो न्यूरोलॉजिस्ट से बच जाते हैं।

"भाषा विश्लेषण और उत्पादन के लिए GPT-3 का प्रणालीगत दृष्टिकोण इसे सूक्ष्म भाषण विशेषताओं की पहचान करने के लिए एक आशाजनक उम्मीदवार बनाता है जो डिमेंशिया की शुरुआत की भविष्यवाणी कर सकता है," कहा अध्ययन लेखक फेलिक्स एगबावर। "साक्षात्कार के एक विशाल डेटासेट के साथ GPT-3 का प्रशिक्षण—जिनमें से कुछ अल्ज़ाइमर के रोगियों के साथ हैं—उसे वह जानकारी प्रदान करेगा जिसकी उसे वाक् पैटर्न निकालने के लिए आवश्यकता है, जिसे बाद में भविष्य के रोगियों में मार्करों की पहचान करने के लिए लागू किया जा सकता है।"

एक रचनात्मक समाधान

टीम ने अल्जाइमर के दो महत्वपूर्ण उपायों के लिए आसानी से GPT-3 का उपयोग किया: एक अल्जाइमर रोगी को स्वस्थ व्यक्ति से अलग करना और संज्ञान के लिए एक बेंचमार्क के आधार पर रोगी की मनोभ्रंश की गंभीरता की भविष्यवाणी करना मिनी-मानसिक स्थिति परीक्षा (MMSE) करार दिया।

अधिकांश गहन शिक्षण मॉडल के समान, GPT-3 डेटा के लिए अविश्वसनीय रूप से भूखा है। यहां टीम ने उसे खाना खिलाया ADReSSo चैलेंज (अल्जाइमर्स डिमेंशिया रिकॉग्निशन थ्रू स्पॉन्टेनियस स्पीच), जिसमें अल्जाइमर्स से पीड़ित और इसके बिना लोगों की प्रतिदिन की बातचीत शामिल है।

पहली चुनौती के लिए, टीम ने अपने GPT-3 कार्यक्रमों को दो के खिलाफ खड़ा किया जो भाषा में विशिष्ट "टिक्स" का शिकार करते हैं। दोनों मॉडल, ऐडा और बैबेज (कंप्यूटिंग अग्रदूतों के लिए एक इशारा) अकेले ध्वनिक सुविधाओं के आधार पर पारंपरिक मॉडल से कहीं बेहतर प्रदर्शन किया। एल्गोरिद्म ने केवल भाषण सुविधाओं द्वारा डिमेंशिया एमएमएसई की सटीकता की भविष्यवाणी करते समय और भी बेहतर प्रदर्शन किया।

जब अन्य अत्याधुनिक अल्जाइमर का पता लगाने वाले मॉडल के खिलाफ खड़ा किया गया, तो बैबेज संस्करण ने विरोधियों को सटीकता और याद करने के स्तर के लिए कुचल दिया।

लेखकों ने कहा, "ये परिणाम, सभी एक साथ, सुझाव देते हैं कि जीपीटी-3-आधारित पाठ एम्बेडिंग एडी मूल्यांकन के लिए एक आशाजनक दृष्टिकोण है और इसमें डिमेंशिया के शुरुआती निदान में सुधार करने की क्षमता है।"

सामान्य रूप से स्वास्थ्य सेवा में GPT-3 और AI के प्रचार के साथ, वास्तव में जो मायने रखता है, उसकी दृष्टि खोना आसान है: रोगी का स्वास्थ्य और तंदुरुस्ती। अल्जाइमर एक भयानक बीमारी है, जो सचमुच दिमाग को मिटा देती है। पहले का निदान सूचना है, और सूचना शक्ति है - जो जीवन विकल्पों को सूचित करने और उपचार विकल्पों का आकलन करने में मदद कर सकती है।

लिआंग ने कहा, "हमारी अवधारणा के प्रमाण से पता चलता है कि यह समुदाय-आधारित परीक्षण के लिए एक सरल, सुलभ और पर्याप्त रूप से संवेदनशील उपकरण हो सकता है।" "यह नैदानिक ​​​​निदान से पहले प्रारंभिक जांच और जोखिम मूल्यांकन के लिए बहुत उपयोगी हो सकता है।"

छवि क्रेडिट: NIH

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• स्रोत: https://singularityhub.com/2023/01/10/gpt-3s-next-mark-diagnosing-alzheimers-through-speech/