論文の概要: Can ChatGPT Diagnose Alzheimer's Disease?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06907v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 02:41:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:09:29.177921
• Title: Can ChatGPT Diagnose Alzheimer's Disease?
• Title（参考訳）: ChatGPTはアルツハイマー病を診断できるか?
• Authors: Quoc-Toan Nguyen, Linh Le, Xuan-The Tran, Thomas Do, Chin-Teng Lin,
• Abstract要約: アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease、AD)は、65歳以上の9人に1人程度が発症する、壊滅的な神経変性疾患である。 本稿では、磁気共鳴イメージング(MRI)と認知テストから得られた9300個の電子健康記録を利用して、興味深い問題に対処する: ChatGPTは、EHRを用いてADを正確に検出できるか? ゼロショット法とマルチショット法を併用したブラックボックス手法を用いて,ChatGPTの詳細な評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.67998806043568
• License:
• Abstract: Can ChatGPT diagnose Alzheimer's Disease (AD)? AD is a devastating neurodegenerative condition that affects approximately 1 in 9 individuals aged 65 and older, profoundly impairing memory and cognitive function. This paper utilises 9300 electronic health records (EHRs) with data from Magnetic Resonance Imaging (MRI) and cognitive tests to address an intriguing question: As a general-purpose task solver, can ChatGPT accurately detect AD using EHRs? We present an in-depth evaluation of ChatGPT using a black-box approach with zero-shot and multi-shot methods. This study unlocks ChatGPT's capability to analyse MRI and cognitive test results, as well as its potential as a diagnostic tool for AD. By automating aspects of the diagnostic process, this research opens a transformative approach for the healthcare system, particularly in addressing disparities in resource-limited regions where AD specialists are scarce. Hence, it offers a foundation for a promising method for early detection, supporting individuals with timely interventions, which is paramount for Quality of Life (QoL).
• Abstract（参考訳）: ChatGPTはアルツハイマー病(AD)を診断できるか? ADは、65歳以上の9人に1人ほどが、記憶と認知機能に深刻な障害を負う、壊滅的な神経変性状態である。 本稿では、9300個の電子健康記録(EHR)に磁気共鳴イメージング(MRI)と認知テストのデータを用いて、興味深い問題に対処する: 汎用タスク解決器として、ChatGPTはEHRを用いてADを正確に検出できるか? ゼロショット法とマルチショット法を併用したブラックボックス手法を用いて,ChatGPTの詳細な評価を行う。 この研究は、ChatGPTがMRIと認知テストの結果を分析する能力と、ADの診断ツールとしての可能性を解放する。 本研究は、診断プロセスの側面を自動化することにより、医療システム、特にADスペシャリストが不足している資源限定地域の格差に対処するための変革的アプローチを開放する。 そのため、早期発見のための有望な方法の基礎を提供し、QoL(Quality of Life)の最高峰であるタイムリーな介入によって個人を支援する。

関連論文リスト

• A Survey of Artificial Intelligence in Gait-Based Neurodegenerative Disease Diagnosis [51.07114445705692]
  神経変性疾患(神経変性疾患、ND)は、伝統的に医学的診断とモニタリングのために広範囲の医療資源と人的努力を必要とする。 重要な疾患関連運動症状として、ヒトの歩行を利用して異なるNDを特徴づけることができる。 人工知能(AI)モデルの現在の進歩は、NDの識別と分類のための自動歩行分析を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T06:44:40Z)
• Automatic Detection of Alzheimer's Disease with Multi-Modal Fusion of Clinical MRI Scans [8.684668542584701]
  1500万人のアメリカ人が2060年までに臨床ADまたは軽度認知障害を発症する。 我々は2種類の脳MRIで疾患のステージを予測することを目的としている。 我々は、T1とFLAIRのMRIスキャンから相補的な情報の相乗効果を学習するAlexNetベースのディープラーニングモデルを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T04:32:28Z)
• BMAD: Benchmarks for Medical Anomaly Detection [51.22159321912891]
  異常検出(AD)は、機械学習とコンピュータビジョンの基本的な研究課題である。 医用画像では、ADはまれな疾患や病態を示す可能性のある異常の検出と診断に特に重要である。 医用画像の異常検出方法を評価するための総合評価ベンチマークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T20:23:46Z)
• Deep Multi-Branch CNN Architecture for Early Alzheimer's Detection from Brain MRIs [0.0]
  アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、認知症を引き起こす神経変性疾患である。 7,866,819個のパラメータからなる深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 このモデルは、患者が99.05%の3段階の精度で、非段調、軽度段調、中等度段調であるかどうかを予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T02:25:07Z)
• Exploring linguistic feature and model combination for speech recognition based automatic AD detection [61.91708957996086]
  音声ベースの自動ADスクリーニングシステムは、他の臨床スクリーニング技術に代わる非侵襲的でスケーラブルな代替手段を提供する。 専門的なデータの収集は、そのようなシステムを開発する際に、モデル選択と特徴学習の両方に不確実性をもたらす。 本稿では,BERT と Roberta の事前学習したテキストエンコーダのドメイン微調整の堅牢性向上のための特徴とモデルの組み合わせ手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T05:09:01Z)
• Unsupervised Anomaly Detection in 3D Brain MRI using Deep Learning with Multi-Task Brain Age Prediction [53.122045119395594]
  ディープラーニングを用いた脳MRIにおける教師なし異常検出(UAD)は有望な結果を示した。 年齢情報を考慮した3次元脳MRIにおけるUDAの深層学習を提案する。 そこで本研究では,マルチタスク年齢予測を用いた新しい深層学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-31T09:39:52Z)
• NeuraHealthNLP: An Automated Screening Pipeline to Detect Undiagnosed Cognitive Impairment in Electronic Health Records with Deep Learning and Natural Language Processing [0.0]
  認知症の症例の75%は世界中で診断されず、低所得国と中所得国で90%に達する。 現在の診断方法は非常に複雑で、医療ノートのマニュアルレビュー、多くの認知検査、高価な脳スキャン、脊髄液検査などが含まれる。 このプロジェクトでは、HRの未検出認知症をスケーラブルかつ高速に発見するための、最先端の自動スクリーニングパイプラインを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-12T06:19:14Z)
• Automatic Assessment of Alzheimer's Disease Diagnosis Based on Deep Learning Techniques [111.165389441988]
  本研究では, MRI(sagittal magnetic resonance images)における疾患の存在を自動的に検出するシステムを開発する。 矢状面MRIは一般的には使われていないが、この研究は、少なくとも、ADを早期に同定する他の平面からのMRIと同じくらい効果があることを証明した。 本研究は,これらの分野でDLモデルを構築できることを実証する一方,TLは少ない例でタスクを完了するための必須のツールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-18T11:37:57Z)
• ADiag: Graph Neural Network Based Diagnosis of Alzheimer's Disease [0.0]
  アルツハイマー病(ad、英: alzheimer's disease)は、世界中で5000万人以上の脳変性疾患である。 現在、認知テストのバッテリーのスコアリング性能の形でのみ定性的なテスト手段が採用されています。 GraphSAGE NetworkとDDP(Dense Differentiable Pooling)解析によりADを診断する新しい定量的手法であるADiagを開発した。 ADiagの予備テストは、83%の堅牢な精度を明らかにし、他の定性的および定量的診断技術を大幅に上回っています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T06:23:30Z)
• Multimodal Inductive Transfer Learning for Detection of Alzheimer's Dementia and its Severity [39.57255380551913]
  本稿では,音響的,認知的,言語的特徴を活用してマルチモーダルアンサンブルシステムを構築する新しいアーキテクチャを提案する。 時相特性を持つ特殊な人工ニューラルネットワークを使用して、アルツハイマー認知症(AD)とその重症度を検出する。 本システムでは,AD分類では最先端試験精度,精度,リコール,F1スコアが83.3%,MMSEスコア評価では4.60の最先端試験根平均二乗誤差(RMSE)が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-30T21:47:26Z)
• Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
  パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。 PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。 本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T09:02:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。