*仅供医学专业人士阅读参考

论文题图

AD的主要症状之一就是认知衰退，而大半患者会出现语言上的障碍，比如说语言的流畅度、语法和发音的错误、遗忘词汇的意义等等。

如果能从语言的角度出发，做一个简单快速的筛查，以决定要不要去接受正经的AD确诊流程（AKA一大堆复杂测试），想必能更好地实现早期诊断，还方便又省钱吧。

这就属于AI非常擅长的工作了，ChatGPT的算法模型GPT-3就是专门针对自然语言的，它被训练成学习人类说话的样子，自然也非常懂人类说话的方式。

研究使用的训练数据集来自美国国立卫生研究院的一个语音记录数据集，使用GPT-3的Ada和Babbage两个模型来分析文本特征，并对比了其他模型分析声学特征的效果。

类似的，GPT-3也能够用于预测患者的迷你精神状态检查量表（MMSE）评分，准确率相比声学模型提高了20%。

想想使用场景，就能意识到这是多么好的一步棋了。基于GPT-3，我们完全可以设计制作一种网络工具，在线上就能完成预筛选，真是大大的方便了。

参考资料：

[1]Felix Agbavor, Hualou Liang. Predicting dementia from spontaneous speech using large language models. PLOS Digital Health, 2022; 1 (12): e0000168 DOI: 10.1371/journal.pdig.0000168

本文作者丨代丝雨

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