Az AI nyelvi modellek segíthetnek a skizofrénia diagnosztizálásában
A tudósok az UCL Neurológiai Intézetében kifejlesztettek olyan új eszközöket, amelyek mesterséges intelligencia nyelvi modelleken alapulnak, és képesek azonosítani a skizofréniával diagnosztizált egyének beszédében rejlő finom mintázatokat.
Kutatásukat a PNAS-ban publikálták, és céljuk, hogy felfedezzék, hogyan segíthet az automatizált nyelv elemzés az orvosoknak és tudósoknak a pszichiátriai állapotok diagnosztizálásában és értékelésében.
Jelenleg a pszichiátriai diagnózisok szinte kizárólag a páciensekkel és hozzátartozóikkal folytatott beszélgetéseken alapulnak, minimális szerep jut csak olyan vizsgálatoknak, mint a vértesztek vagy agyi szkennelések. Azonban ez a pontatlanság akadályozza a mentális betegségek okainak mélyebb megértését és a kezelés hatékonyságának nyomon követését.
A kutatók 26 skizofréniával élő résztvevőt és 26 kontrollcsoportbeli résztvevőt kértek meg, hogy teljesítsenek két beszéd-folyékonyságot mérő feladatot. Ezekben a feladatokban azt kellett elvégezniük, hogy öt perc alatt minél több olyan szót nevezzenek meg, amelyek a „állatok” kategóriába tartoznak, vagy a „p” betűvel kezdődnek.
Az adott válaszok elemzéséhez a csapat egy mesterséges intelligencia nyelvi modellt használt, amelyet nagy mennyiségű internetes szövegből képeztek ki a szavak jelentésének emberihez hasonló megértésére. Megvizsgálták, hogy az emberek által spontán említett szavakat meg tudja-e jósolni az AI modell, és hogy ez a jósolhatóság csökkent-e a skizofréniában szenvedők esetében.
Az eredmények azt mutatták, hogy a kontrollcsoport résztvevőinek válaszait valóban könnyebben lehetett megjósolni az AI modell által, mint a skizofréniával élő emberekét, és ennek a különbségnek a legnagyobb volt a súlyosabb tünetekkel rendelkező betegeknél
