論文の概要: Linguistic Features Extracted by GPT-4 Improve Alzheimer's Disease Detection based on Spontaneous Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15772v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 10:43:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:22:09.386093
• Title: Linguistic Features Extracted by GPT-4 Improve Alzheimer's Disease Detection based on Spontaneous Speech
• Title（参考訳）: GPT-4で抽出した言語学的特徴は自然発話に基づくアルツハイマー病の検出を改善する
• Authors: Jonathan Heitz, Gerold Schneider, Nicolas Langer,
• Abstract要約: アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease、AD)は、公衆衛生上の問題である。 GPTのような大規模言語モデル(LLM)は、セマンティックテキスト分析のための強力な新しい可能性を可能にしている。 本研究では,GPT-4を用いて,自発性音声の書き起こしから5つの意味的特徴を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9642922440822034
• License:
• Abstract: Alzheimer's Disease (AD) is a significant and growing public health concern. Investigating alterations in speech and language patterns offers a promising path towards cost-effective and non-invasive early detection of AD on a large scale. Large language models (LLMs), such as GPT, have enabled powerful new possibilities for semantic text analysis. In this study, we leverage GPT-4 to extract five semantic features from transcripts of spontaneous patient speech. The features capture known symptoms of AD, but they are difficult to quantify effectively using traditional methods of computational linguistics. We demonstrate the clinical significance of these features and further validate one of them ("Word-Finding Difficulties") against a proxy measure and human raters. When combined with established linguistic features and a Random Forest classifier, the GPT-derived features significantly improve the detection of AD. Our approach proves effective for both manually transcribed and automatically generated transcripts, representing a novel and impactful use of recent advancements in LLMs for AD speech analysis.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease、AD)は、公衆衛生上の問題である。 音声と言語パターンの変化を調査することは、大規模にADを低コストかつ非侵襲的に早期に検出する上で有望な道筋を提供する。 GPTのような大規模言語モデル(LLM)は、セマンティックテキスト分析のための強力な新しい可能性を可能にしている。 本研究では,GPT-4を用いて,自発性音声の書き起こしから5つの意味的特徴を抽出する。 これらの特徴はADの既知の症状を捉えるが、従来の計算言語学の手法を用いて効果的に定量化することは困難である。 本研究は,これらの特徴の臨床的意義を実証し,その1つ(Word-Finding Difficulties)を,プロキシ尺度とヒトラッカーに対してさらに検証する。 確立された言語的特徴とランダムフォレスト分類器を組み合わせると、GPTに由来する特徴はADの検出を大幅に改善する。 提案手法は手書き書き起こしと自動書き起こしの両方に有効であることが証明された。

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