阿爾茨海默病是目前無法治愈的腦部疾病，涉及進行性認知衰退，包括言語和語言障礙，是癡呆最常見的病因，影響 60-80% 的病。言語是 AD 等神經退行性疾病的重要生物标志。一項研究表明，由 OpenAI 生成的特定語言模型 GPT-3 程序可以從自發的言語中識别線索，在預測癡呆症的早期階段準确率為 80%。具體來說，研究證明了由 GPT-3 提供支持的文本嵌入可以将患有 AD 的個體與健康對照區分開來，以及推斷受試者的認知測試分數，兩者都完全基于語音數據。
GPT-3 特别擅長 " 零數據學習 "，這意味着它可以回答通常需要尚未提供的外部知識的問題，而且已經經過足夠的訓練來理解參考并适應自身以産生預期的響應。目前對 AD 的診斷仍然主要通過臨床評估進行，例如腦成像或認知測試，例如用于評估 AD 進展的簡易精神狀态檢查 ( MMSE ) 。然而，它們通常很昂貴并且涉及冗長的醫學評估。先前的研究表明，自發的言語在 AD 中包含有價值的臨床信息，GPT-3 使用語音作為生物标志物可提供快速、便宜、準确和非侵入性的 AD 診斷和臨床篩查。
該論文的第一作者 Felix Agbavor 表示，"GPT-3 對語言分析和生成的系統方法使其成為識别可能預測癡呆症發作的微妙語音特征的有前途的候選者 "。支持 AI 的語音和語言分析已成為阿爾茨海默氏癡呆症早期篩查的一種很有效的方法。
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參考資料：
https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000168
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