AI(Artificial Intelligence; 人工智慧)關鍵字在網路已經紅一陣子了，近來另一個很熱門的關鍵字，就是『ChatGPT』。我們馬上搜尋一下，出現好多文章在討論ChatGPT是什麼、能做什麼事，然後再來就是討論人類的工作是不是會被ChatGPT取代，接下來就是警告你我未來可能會失業。生醫人看到比較特別的是，這幾天有研究出來啦，Drexel University發表一篇研究，說明ChatGPT-3可以從一個人自發性的說話中辨識出線索，用在預測早期的阿茲海默症有80%的正確率。這是怎麼做到的呢?大家來看看這方法可不可行。
什麼是ChatGPT?
先來大概了解一下什麼是ChatGPT。ChatGPT是經過訓練的AI模型，以對話的方式來互動。也因為這種方式，它能夠回答問題，修正不正確的內容，甚至拒絕不適當的要求。而ChatGPT是OpenAI所開發，它是一個專門做AI研究和將其有效運用的公司。這樣講起來文謅謅還是不懂?那麼我會問你，有沒有玩過線上機器人對話，Robot Chat這類的東西?現在銀行和一些有網路線上服務的公司，都有提供這種機器人對話框和你在線上對話，它們嘗試在找一位真人來回答你的問題前，看能不能先用Robot Chat來解決你的問題。ChatGPT也是類似這樣以對話來展現它的能耐，只不過它的AI模型又更進階了吧!這裡就不多加敘述ChatGPT背後怎麼運作。簡言之，你可以把ChatGPT想成一個數位助理，你用對話的方式和它 溝通，而它和你以對話方式互動，它能給你的東西也更多元，不止於簡單回答你的問題，你也能要求它幫你寫文章、畫張圖片、改你沒寫完的程式碼、回答艱深的科學問題，甚至幫你們的對話做結論。聽起來有些人的工作可能真的會被ChatGPT取代?目前為止，應該還沒這麼容易吧!
現在瞭解了ChatGPT是做什麼的，接下來一起看這篇研究怎麼將它使用在阿茲海默症的早期偵測。
首先，及早發現症狀
現今的阿茲海默症在診斷上需要檢視患者的醫療史，加上冗長的理學和神經學評估。雖然沒有一個完全能治癒的方法，但是越早發現越能及早提供治療和支持。而大約60~80%的失智患者都有語言障礙的症狀，所以研究員已經長時間注意語音上微妙的變化和失智間的連結，像是說話時猶豫、文法和發音錯誤，甚至忘記某些用字等，希望能用一個簡單、快速的測試來辨識出患者，進而及早作完整的檢查。
然而，語言不是唯一，阿茲海默症發展過程中影響到認知能力，也可能顯現在語言的產出。目前在聲學特徵上面，像是停頓、發音和口語的品質，都是不是針對認知的測試方法，希望能及早定義出受測者是否得到阿茲海默症。
能夠聽和學習的程式
GPT-3，更正式說是OpenAI General Pretrained Transformer (GPT)，它使用的是深度學習演算法，藉由處理網路上大量的資訊，特別專注在文字如何使用、語言如何建構，來訓練這個模型。這樣的訓練讓它對任何包含語言的任務，從對簡單問題的反應到寫出詩詞或文章，能產出近於人類會有的反應。
GPT-3在”零數據學習(zero-data learning)”特別在行，意思是說它能夠解答，通常我們需要額外的知識才能回答的問題。例如: 我們對GPT-3說，寫”Cliff’s Notes”，我們腦袋中可能會想說這是要寫什?通常我們會需要額外的解釋才知道這是要寫”總結”。但是，GPT-3因為受過足夠的訓練，了解很多參考資料，能適應自己去產出期待的反應。
GPT-3對語言分析和產出的系統方法讓它可以用來辨識語言上微妙的特徵，就可能用這樣的特徵來預測失智的發生。如果能對阿茲海默症患者或者非患者進行面談，將這些資料記錄起來，用大量個數據訓練GPT-3，以提供資訊擷取出特定的語音模式，就能用來辨識阿茲海默症患者。
尋找語音訊號
從前面的敘述，我們了解到這篇研究作者的想法:首先，阿茲海默症患者的語言會受到影像；再來，GPT-3能在大量資料訓練後，辨識微妙的語音差異；所以，我們以這個差異來辨識阿茲海默症。
因此，研究員以一組語音紀錄數據集的轉錄文字本(transcripts)來訓練這個程式 (所謂轉錄文字，就是把語音聽打成文字。)。這個語音的轉錄本來自專門用於測試自然語音處理程式，以預測失智的能力而編譯的，是由美國國家衛生研究院(NIH)所支持的。這個程式從轉錄文字本中可以捕捉到原來語音中單詞的使用、句子結構和意思等有意義的特徵，這些特徵也就是所謂嵌入(本來就參雜在)自然語言中能夠用來辨識阿茲海默症的特徵。
這些嵌入的阿茲海默症特徵能用來訓練程式，將程式變成一個辨識阿茲海默的機器。之後，研究員為了測試這套方法，就讓程式讀大量的資料庫文本，然後讓程式去辨識那些是有阿茲海默的患者的語音文本。
以GPT-3和另外兩個自然語言處理程式比較，GPT-3有較好的表現，也就是能更正確的辨識轉錄文字是否來自阿茲海默的患者。
另一個測試是用GPT-3的內容分析，來預測這樣的患者如果進行MINI-Mental State Exam(MMSE)的分數，也就是預測失智嚴重度的分數。研究員以GPT-3的預測準確度相比於另一套也是用來預測MMSE的聲音分析方法比較，這套方法只分析聲音的停頓、強度和含糊度。結果GPT-3在準確度上高~20%。
以上，兩種測試說明什麼，GPT-3不只用來偵測個人的阿茲海默症，也能用來推斷受測者的認知測試分數，而以上只用到語音的資料。這裡也另外說明，以『嵌入在語音內的文字』方法來偵測阿茲海默，相較於傳統的『聲音特徵』方法表現得更好。
簡言之，以上的結果建議說GPT-3分析嵌入在語音的文字，是一可用來早期發現阿茲海默症的方法，有淺力能改善如何在早期診斷阿茲海默的方式。
研究的下一步
在這個結果之下，研究員正計畫發展一個網頁版的應用，讓它成為可以在家裡或者醫生診間就能使用的工具。
以上，聽起來ChatGPT在經過訓練後，成為一種診斷的工具?而這種工具剛好是應用在阿茲海默症上，因為阿茲海默症有一種症狀是語音表達受到影響，然後這種語音表達的對話方式，剛好是ChatGPT能應用的模式之一。很有趣吧!!我們不知道這樣的診斷工具是否未來能在臨床上真的做為科學證據之一，但這樣的”模式”，確實有很多應用可以延伸。
看到這裡，你有想到ChatGPT還能用來做什麼臨床上和疾病相關的應用嗎?
文章參考: Drexel University, Study: AI Behind ChatGPT Could Help Spot Early Signs of Alzheimer’s Disease
