चैटजीपीटी जैसे कृत्रिम रूप से बुद्धिमान चैटबॉट चिकित्सकीय रूप से परिष्कृत किए जा सकते हैं और अल्जाइमर रोग की शुरुआती पहचान में महत्वपूर्ण साबित हो सकते हैं, ड्रेक्सेल यूनिवर्सिटी के स्कूल ऑफ बायोमेडिकल इंजीनियरिंग, साइंस एंड हेल्थ सिस्टम्स के नए शोध से पता चलता है।
“हमारे प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट से पता चलता है कि यह समुदाय-आधारित परीक्षण के लिए एक सरल, सुलभ और पर्याप्त रूप से संवेदनशील उपकरण हो सकता है,” प्रोफेसर हुआलौ लियांग, पीएच.डी. फिलाडेल्फिया स्कूल के और अध्ययन के एक सह-लेखक ने कहा।
“यह नैदानिक निदान से पहले प्रारंभिक जांच और जोखिम मूल्यांकन के लिए बहुत उपयोगी हो सकता है।”
साइंस डेली ने बताया कि हफ्तों पुराना बॉट एक व्यक्ति के सहज भाषण से संकेतों को पहचानने में सक्षम था जो डिमेंशिया के शुरुआती चरणों की भविष्यवाणी करने में 80% सटीक था।
भाषा की दुर्बलता – शब्दों के अर्थ को भूलने के साथ-साथ भाषण, व्याकरणिक और उच्चारण त्रुटियों की झिझक सहित – आउटलेट के अनुसार, 80% मामलों में न्यूरोडीजेनेरेटिव बीमारी का प्रारंभिक लाल झंडा है।
“हम चल रहे शोध से जानते हैं कि अल्जाइमर रोग के संज्ञानात्मक प्रभाव भाषा उत्पादन में खुद को प्रकट कर सकते हैं,” लियांग ने कहा।
“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। लेकिन हमारा मानना है कि नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग प्रोग्राम में सुधार अल्जाइमर की शुरुआती पहचान का समर्थन करने के लिए एक और रास्ता प्रदान करता है।
मुख्य अध्ययन लेखक फेलिक्स एगबावर के अनुसार, चैटजीपीटी उर्फ जीपीटी3 की विकसित और अनुकूल प्रकृति कार्यक्रम को आगे बढ़ने वाले चेतावनी संकेतों की खोज में एक उपयोगी उपकरण बना सकती है।
“भाषा विश्लेषण और उत्पादन के लिए GPT3 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,” एगबावर ने कहा। “साक्षात्कार के एक विशाल डेटासेट के साथ GPT-3 का प्रशिक्षण – जिनमें से कुछ अल्ज़ाइमर के रोगियों के साथ हैं – इसे भाषण पैटर्न निकालने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करेगा जिसे बाद में भविष्य के रोगियों में मार्करों की पहचान करने के लिए लागू किया जा सकता है।”
नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ के साथ मिलकर काम करते हुए, शोधकर्ताओं ने एआई को डिमेंशिया की चेतावनियों को पहचानने की क्षमता का परीक्षण करने के लिए स्पीच रिकॉर्डिंग के अलावा एक डेटासेट से ट्रांसक्रिप्ट के साथ प्रशिक्षित किया था। GPT को तब अल्जाइमर का पता लगाने वाला उपकरण बनने के लिए फिर से प्रशिक्षित किया गया था – यह दो शीर्ष भाषा प्रसंस्करण कार्यक्रमों की तुलना में अधिक प्रभावी साबित हुआ।
“हमारे परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि GPT-3 द्वारा उत्पन्न टेक्स्ट एम्बेडिंग का उपयोग न केवल स्वस्थ नियंत्रण से अल्जाइमर रोग वाले व्यक्तियों का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, बल्कि विषय के संज्ञानात्मक परीक्षण स्कोर का भी अनुमान लगाया जा सकता है, दोनों पूरी तरह से भाषण डेटा पर आधारित हैं,” लेखकों का अध्ययन लिखा।
“हम आगे दिखाते हैं कि टेक्स्ट एम्बेडिंग पारंपरिक ध्वनिक फीचर-आधारित दृष्टिकोण से बेहतर प्रदर्शन करती है और यहां तक कि ठीक-ठीक मॉडल के साथ प्रतिस्पर्धात्मक रूप से प्रदर्शन करती है। ये परिणाम, सभी एक साथ, सुझाव देते हैं कि GPT-3 आधारित टेक्स्ट एम्बेडिंग के लिए एक आशाजनक दृष्टिकोण है [Alzheimer’s Disease] मूल्यांकन और डिमेंशिया के शुरुआती निदान में सुधार करने की क्षमता है।”