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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。

该团队迅速的将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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