Una tecnología que se está volviendo viral desde su aparición es «ChatGPT», el chatbot generador de texto a imagen basado en inteligencia artificial, que es conversacional y se dice que responde a las consultas igual que los humanos.
Según la descripción de la empresa matriz OpenAI, ChatGPT puede responder a «preguntas de seguimiento» y también «admitir sus errores, cuestionar premisas incorrectas y rechazar peticiones inapropiadas». Basado en la serie GPT 3.5 de modelos de aprendizaje del lenguaje (LLM) de la compañía, GPT significa Generative Pre-trained Transformer 3, que se dice que es un tipo de modelo de lenguaje informático que se basa en técnicas de aprendizaje profundo para producir texto similar al humano basado en entradas.
Ahora, un estudio publicado en revista PLOS Digital Health ha señalado que la predicción de la demencia a partir del habla espontánea utilizando grandes modelos de lenguaje «podría algún día ser capaz de ayudar a los médicos a detectar…». enfermedad de Alzheimer en sus primeras fases» y, además, con una «precisión del 80 por ciento».
La enfermedad de Alzheimer es un trastorno cerebral actualmente incurable. El habla, capacidad humana por excelencia, se ha revelado como un importante biomarcador de trastornos neurodegenerativos como el Alzheimer, señala el estudio.
El estudio de la Universidad de Drexel menciona que la detección del deterioro sutil del lenguaje que se observa en las primeras fases de la enfermedad de Alzheimer como -dudar, cometer errores gramaticales y de pronunciación y olvidar el significado de las palabras- funcionan como una prueba rápida que podría indicar si un paciente debe someterse o no a un examen completo. Cabe destacar que, aunque el Alzheimer sigue siendo incurable, su detección precoz puede proporcionar rehabilitación con terapias cognitivas y conductuales.
La enfermedad de Alzheimer es un trastorno cerebral progresivo (Fuente: Getty Images/Thinkstock)
«El enfoque sistémico de la GPT3 en el análisis y la producción del lenguaje la convierte en una candidata prometedora para identificar las sutiles características del habla que pueden predecir la aparición de la demencia», afirma Felix Agbavor, investigador doctoral de la Escuela y autor principal del trabajo, informa Britt Faulstick, de la Universidad de Drexel en thebrighterside.news.
Según el autor del estudio, «entrenar GPT-3 con un conjunto masivo de datos de entrevistas -algunas de las cuales son con enfermos de Alzheimer- le proporcionaría la información que necesita para extraer patrones del habla que luego podrían aplicarse para identificar marcadores en futuros pacientes».
¿Cómo se hizo?
Los investigadores probaron su teoría alimentando el programa con un conjunto de transcripciones de una parte de un conjunto de datos de grabaciones de voz recopiladas con el apoyo de los Institutos Nacionales de la Salud específicamente con el fin de probar la capacidad de los programas de procesamiento del lenguaje natural para predecir demencia. Tras capturar características significativas del uso de las palabras, la estructura de las frases y el significado del texto para producir lo que los investigadores denominan una «incrustación», un perfil característico del habla del Alzheimer, el autor del estudio utilizó la incrustación para volver a entrenar el programa, ahora convertido en una máquina de detección del Alzheimer. Para probarlo, pidieron al programa que revisara docenas de transcripciones del conjunto de datos y decidiera si cada una de ellas había sido producida por alguien que estaba desarrollando Alzheimer.
Según el informe de Faulstick, al someter a dos de los mejores programas de procesamiento del lenguaje natural a las mismas pruebas, el grupo descubrió que el GPT-3 funcionaba mejor que ambos, en términos de identificación precisa de ejemplos de Alzheimer, identificación de ejemplos de no Alzheimer y con menos casos perdidos que ambos programas.
Además, una segunda prueba utilizó el análisis textual de GPT-3 para predecir la puntuación de varios pacientes del conjunto de datos en una prueba común para predecir la gravedad de la demencia, llamada Mini-Mental State Exam (MMSE). GPT-3 demostró ser casi un 20% más preciso en la predicción de las puntuaciones MMSE de los pacientes.
¿Puede el análisis del habla basado en IA, como ChatGPT, ayudar a identificar el Alzheimer?
El Dr. Arun B Shah, neurólogo consultor y director del Departamento de Neurociencias del Sir HN. Reliance Foundation Hospital, lo calificó de «herramienta prometedora» para la detección de la enfermedad de Alzheimer. «La incorporación y el desarrollo de esta algoritmo en una aplicación web está en marcha y debería estar fácilmente disponible para pacientes y médicos para su uso en casa y en la consulta, lo que podría ayudar a que el paciente y sus cuidadores», dijo el Dr. Shah.
El Dr. Bhupesh Kumar, neurólogo de la Neuro and Pain Care Clinic de Gurugram, calificó la tecnología de «demasiado ambigua» y «demasiado ambiciosa». «Es una buena sugerencia, pero es vaga, ambigua y demasiado ambiciosa para determinar uno como Enfermo de Alzheimer sin ningún análisis de sangre, mapeo cerebral o escáner. Existe la posibilidad de que un simple error ortográfico decida sobre su condición de paciente. Por tanto, es demasiado pronto para esta tecnología, que de momento está totalmente informatizada», declaró el Dr. Kumar. indianexpress.com.
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