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阿尔兹海默症（AD）是一种神经退化性疾病，涉及到人的进行性认知的下降。目前对阿尔兹海默症（AD）的诊断主要是通过临床评估，例如脑成像或者是进行认知测试，但是这些手段都不易操作且成本高昂，并且大部分都需要对患者进行较为长期的跟踪，从而进行评估。
相比之下，病症早期有一个容易被忽略的症状，那就是患者的说话方式发生了微妙的变化，比如说交流上会变得迟疑不决，再者会使用错误的语法、突然忘记某个词汇的意思或者是过去很多常用词的发音都出现差错。
60-80%的患者都会出现这个症状，但过去没有什么好的方法进行诊断，那为什么不使用当今最具有创造性的人工智能语言工具呢？
在发表于《PLOS Digital Health》的一项研究中，来自德雷克塞尔大学的一个团队将人工智能语言工具Gpt-3与神经学诊断联系了起来。通过使用公开的阿尔兹海默症患者和正常人的语音记录数据集，重新训练了Gpt-3，从而可以识别出痴呆症患者语言上的细微差别。
只需要提供一段音频，这个算法能从人群中精准的检测出阿尔兹海默症患者，并能预测出这个人的认知测试得分，整个过程不需要知道这名患者的其他个人信息。
该研究作者表明：“据我们所知，这是GPT-3首次应用在语音预测痴呆症上，使用语音作为生物标志物，能快速、平价、准确和非侵入性的进行阿尔兹海默症的诊断和临床筛查。”
研究团队的成员表示：“我们从过往的研究中得知，阿尔兹海默症的认知影响会表现在语言表达上。最常用的早期检测阿尔兹海默症的测试中，除了一般的认知测试，还需要考察一些声音特征，例如停顿、衔接和发声质量。”
长期以来，有一个想法一直被认知神经科学家和人工智能专家关注，那就是如何让自然语言处理（NLP）这个AI应用的主要领域发挥更多作用，比如使用它来识别人们说话过程中细微的抽搐？
听起来是个不错的方法，但过去的AI训练方法只能为个人提供定制化的算法，任何细节应用都需要详细的专业知识和个人数据做补充，有时候甚至需要人工来处理数据，因此很难将这种做法用于诊断阿尔兹海默症（AD）或者其他病症，也很难运用在大部分人身上。
相比之下，作为GPT-3基础的大型语言模型（LLMs）另辟蹊径地解决了这个问题，可以提供更强大的和通用的语言理解和生成能力。
在研究过程中一个特别的地方引起了研究人员的注意，那就是GPT-3嵌入信息的能力。简单的说，就是这个算法可以从大量的信息中学习，像人一样形成“记忆”和抽象的“知识”，就像不同品种的狗各不相同，但是人脑能从中提出出相似的特点，让你不会把它们和猫或者狐狸搞混。
研究人员说，当用于文本时，这可以让AI发现额外的模式和特征，甚至超过大多数训练有素的专家所能发现的。换句话说，一个以文本嵌入为基础的GPT-3程序有可能检测出不易发现的语音模式差异。
研究作者Felix Agbavor说：“GPT-3对语言分析方法使他成为有可能识别痴呆症发病的微妙语音特征变化。通过大量的采访数据集，其中有一些是阿尔兹海默症患者，来训练GPT-3，为它提供语音模式所需的信息，然后可以用来识别潜在患者。
该团队迅速将GPT-3集成到工作中来，与大多数深度学习模型一样，GPT-3也需要大量的数据。该研究团队使用来自ADReSSo（Alzheimer's Dementia Recogni-tion through Spontaneous Speachm Only）挑战赛的数据，这是一项用于系统比较基于自发语言的认知障碍和衰退的检测方法，其中包含来自阿尔茨海默氏症患者和非患者的日常语音。
利用这个数据集，研究团队执行了两个任务，一个是将阿尔兹海默症患者和健康人区分开来，另一个是推断受试者的迷你精神状态检查（MMSE）分数任务。
研究作者说，文本嵌入（图1-B）的表现远远超过了传统的基于声学特征的方法（图1-A）。
图1.示意图显示了从语音中得出的两种不同的特征表述。
A：声学特征的设计是为了捕捉语音的声学特征，从而捕捉病态的语音行为。
B：表示为文本嵌入的语言学特征，来自转录的文本。基于GPT-3的文本嵌入（阴影部分），包含有意义的向量表示，可以捕捉到用于痴呆症分类的词汇、句法和语义属性。
研究作者说：“这些结果都表明，基于GPT-3的文本嵌入是一种很有前途的阿尔兹海默症评估方法，并有可能改善痴呆症的早期诊断。”
随着GPT-3和人工智能在医疗领域的炒作，我们很容易忽略了真正重要的东西：病人的健康和福祉。阿尔茨海默氏症是一种可怕的疾病，是一种实实在在侵蚀心灵的疾病。早期诊断就是信息，而信息就是力量，它可以帮助人们了解和选择评估治疗方案。
GPT-3在医学领域的用途还在不断探索和研究中。除了有可能用于诊断阿尔兹海默病以外，GPT-3还可以自动生成医学报告，通过从大量医学数据中学习，并能生成详尽、准确的医学报告。也可以进行辅助诊断，通过使用先前存储的知识，帮助医生诊断疾病和提供治疗建议，为医生和研究人员提供更好的决策支持。GPT-3的应用潜力比想象中大得多。
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