Pesquisadores usam GPT-3 para identificar primeiros sinais de Alzheimer com 80% de precisão

A ideia por trás do estudo é que, como o comprometimento da linguagem é um sintoma comum entre 60 e 80% dos casos, a abordagem sistêmica do GPT-3 poderia torná-lo apto para captar pistas sutis – como hesitação, erros de gramática ou pronúncia e esquecimentos –, indicando se um paciente deve ou não passar por um exame completo.

A equipe treinou o sistema com transcrições de fala em áudio, compiladas com o apoio de Institutos Nacionais de Saúde, para que ele capturasse características significativas do uso das palavras, estruturas de frases e significado de texto, e produzisse o que os pesquisadores chamam de “incorporação” – um perfil característico do Alzheimer.

Eles então usaram essa incorporação para treinar novamente o programa, transformando-o em uma máquina de triagem. Em testes, ele revisou dezenas de transcrições do conjunto de dados de treinamento e determinou se cada uma delas foi produzida ou não por uma pessoa que está desenvolvendo a doença.

Os autores do estudo agora querem aproveitar os resultados promissores para disponibilizar a ferramenta em um aplicativo web.