論文の概要: Profiling Patient Transcript Using Large Language Model Reasoning Augmentation for Alzheimer's Disease Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12541v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 07:58:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 14:30:28.467542
• Title: Profiling Patient Transcript Using Large Language Model Reasoning Augmentation for Alzheimer's Disease Detection
• Title（参考訳）: アルツハイマー病検出のための大規模言語モデル推論による患者トランスクリプトのプロファイリング
• Authors: Chin-Po Chen, Jeng-Lin Li,
• Abstract要約: アルツハイマー病(AD)は認知症の主要な原因であり、徐々に音声や言語能力の低下が特徴である。 近年の深層学習は自発音声によるAD自動検出を容易にする。 各発話中のテキストパターンを,患者の言語的特徴をグローバルに把握せずに直接モデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.961581278723015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Alzheimer's disease (AD) stands as the predominant cause of dementia, characterized by a gradual decline in speech and language capabilities. Recent deep-learning advancements have facilitated automated AD detection through spontaneous speech. However, common transcript-based detection methods directly model text patterns in each utterance without a global view of the patient's linguistic characteristics, resulting in limited discriminability and interpretability. Despite the enhanced reasoning abilities of large language models (LLMs), there remains a gap in fully harnessing the reasoning ability to facilitate AD detection and model interpretation. Therefore, we propose a patient-level transcript profiling framework leveraging LLM-based reasoning augmentation to systematically elicit linguistic deficit attributes. The summarized embeddings of the attributes are integrated into an Albert model for AD detection. The framework achieves 8.51\% ACC and 8.34\% F1 improvements on the ADReSS dataset compared to the baseline without reasoning augmentation. Our further analysis shows the effectiveness of our identified linguistic deficit attributes and the potential to use LLM for AD detection interpretation.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)は認知症の主要な原因であり、徐々に音声や言語能力の低下が特徴である。 近年の深層学習は自発音声によるAD自動検出を容易にする。 しかし, 言語的特徴をグローバルに把握することなく, 各発話中のテキストパターンを直接モデル化し, 識別可能性や解釈可能性に制限が生じる。 大規模言語モデル(LLM)の推論能力は強化されているが、AD検出とモデル解釈を容易にする推論能力を完全に活用する上ではまだギャップが残っている。 そこで本研究では,LLMに基づく推論強化を利用した言語障害属性の体系的抽出による患者レベルの転写プロファイリングフレームワークを提案する。 属性の要約した埋め込みは、AD検出のためのAlbertモデルに統合される。 このフレームワークは、ADReSSデータセットで8.51\% ACCと8.34\% F1の改善を実現している。 以上の結果から,特定言語障害属性の有効性と,AD検出の解釈にLLMを用いることの可能性が示唆された。

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