論文の概要: Exploiting ChatGPT for Diagnosing Autism-Associated Language Disorders and Identifying Distinct Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01799v2
• Date: Fri, 29 Nov 2024 06:15:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:17:47.685599
• Title: Exploiting ChatGPT for Diagnosing Autism-Associated Language Disorders and Identifying Distinct Features
• Title（参考訳）: 自閉症関連言語障害の診断と特定のためのチャットGPTの作成
• Authors: Chuanbo Hu, Wenqi Li, Mindi Ruan, Xiangxu Yu, Shalaka Deshpande, Lynn K. Paul, Shuo Wang, Xin Li,
• Abstract要約: 本研究は、ChatGPT自然言語処理機能を利用して、診断プロセスを簡素化し改善する。 自閉症関連言語障害の10つの重要な特徴をシナリオ間で同定した。 我々の研究は、ChatGPTのような高度なAIツールを臨床環境に適用し、発達障害を評価し診断することを提唱している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.017422797071303
• License:
• Abstract: Diagnosing language disorders associated with autism is a complex challenge, often hampered by the subjective nature and variability of traditional assessment methods. Traditional diagnostic methods not only require intensive human effort but also often result in delayed interventions due to their lack of speed and precision. In this study, we explored the application of ChatGPT, a large language model, to overcome these obstacles by enhancing sensitivity and profiling linguistic features for autism diagnosis. This research utilizes ChatGPT natural language processing capabilities to simplify and improve the diagnostic process, focusing on identifying autism related language patterns. Specifically, we compared ChatGPT performance with that of conventional supervised learning models, including BERT, a model acclaimed for its effectiveness in various natural language processing tasks. We showed that ChatGPT substantially outperformed these models, achieving over 10% improvement in both sensitivity and positive predictive value, in a zero shot learning configuration. The findings underscore the model potential as a diagnostic tool, combining accuracy and applicability. We identified ten key features of autism associated language disorders across scenarios. Features such as echolalia, pronoun reversal, and atypical language usage play a critical role in diagnosing ASD and informing tailored treatment plans. Together, our findings advocate for adopting sophisticated AI tools like ChatGPT in clinical settings to assess and diagnose developmental disorders. Our approach promises enhanced diagnostic precision and supports personalized medicine, potentially transforming the evaluation landscape for autism and similar neurological conditions.
• Abstract（参考訳）: 自閉症に関連する言語障害の診断は複雑な課題であり、しばしば伝統的な評価手法の主観的性質と多様性によって妨げられる。 従来の診断法は、集中的な人間の努力を必要とするだけでなく、スピードと精度の欠如により、しばしば遅延した介入をもたらす。 本研究では,大規模な言語モデルであるChatGPTを用いて,これらの障害を克服し,感性を高め,自閉症診断のための言語的特徴をプロファイリングする方法について検討した。 本研究は、ChatGPT自然言語処理機能を利用して、自閉症関連言語パターンの同定に焦点をあて、診断プロセスを簡素化し改善する。 具体的には,ChatGPTの性能と従来の教師付き学習モデルとの比較を行った。 その結果,ChatGPTはこれらのモデルよりも優れており,感度と正の予測値の両方が10%以上向上していることがわかった。 この結果は、精度と適用性を組み合わせた診断ツールとしてモデルの可能性を強調した。 自閉症関連言語障害の10つの重要な特徴をシナリオ間で同定した。 エコー、代名詞逆転、非典型的言語の使用といった特徴は、ALDの診断や適切な治療計画の策定に重要な役割を果たしている。 この結果から,ChatGPTなどの高度なAIツールを臨床現場に導入し,発達障害の診断・診断に活用することを提唱した。 我々のアプローチは診断精度の向上とパーソナライズドメディカルな医療支援を約束し、自閉症と類似の神経疾患の評価環境を変革する可能性がある。

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