論文の概要: Linguistic Changes in Spontaneous Speech for Detecting Parkinsons Disease Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05160v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 03:00:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 15:43:25.302817
• Title: Linguistic Changes in Spontaneous Speech for Detecting Parkinsons Disease Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたパーキンソン病検出のための自発音声の言語変化
• Authors: Jonathan Crawford,
• Abstract要約: 本研究では,パーキンソン病を自動的に検出するための最先端の大規模言語モデルの有用性を,最大73%の精度で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parkinsons disease is the second most prevalent neurodegenerative disorder with over ten million active cases worldwide and one million new diagnoses per year. Detecting and subsequently diagnosing the disease is challenging because of symptom heterogeneity with respect to complexity, as well as the type and timing of phenotypic manifestations. Typically, language impairment can present in the prodromal phase and precede motor symptoms suggesting that a linguistic-based approach could serve as a diagnostic method for incipient Parkinsons disease. Additionally, improved linguistic models may enhance other approaches through ensemble techniques. The field of large language models is advancing rapidly, presenting the opportunity to explore the use of these new models for detecting Parkinsons disease and to improve on current linguistic approaches with high-dimensional representations of linguistics. We evaluate the application of state-of-the-art large language models to detect Parkinsons disease automatically from spontaneous speech with up to 73% accuracy.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinsons disease)は、世界で2番目に多い神経変性疾患である。 複雑性に関する症状の不均一性や、表現表現の出現のタイプとタイミングが原因で、疾患の検出と診断は困難である。 典型的には、言語障害は前頭葉に存在し、運動症状に先行して、言語に基づくアプローチがパーキンソン病の早期診断方法として役立つことを示唆する。 さらに、改良された言語モデルはアンサンブル技術によって他のアプローチを強化する可能性がある。 大規模言語モデルの分野は急速に進展しており、パーキンソン病の検出や言語学の高次元表現による現在の言語学的アプローチの改善にこれらの新しいモデルの使用を探求する機会が提示されている。 本研究では,パーキンソン病を自動的に検出するための最先端の大規模言語モデルの有用性を,最大73%の精度で評価した。

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