Fugu-MT 論文翻訳(概要): MMSE-Calibrated Few-Shot Prompting for Alzheimer's Detection

論文の概要: MMSE-Calibrated Few-Shot Prompting for Alzheimer's Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19926v1
Date: Wed, 24 Sep 2025 09:33:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.75626
Title: MMSE-Calibrated Few-Shot Prompting for Alzheimer's Detection
Title（参考訳）: MMSE-Calibated Few-Shot Promptingによるアルツハイマー検出
Authors: Jana Sweidan, Mounim A. El-Yacoubi, Nasredine Semmar,
Abstract要約: 本研究では,Nested Interleaveと厳密なスキーマを用いたクラスバランスプロトコルによる数発のプロンプトについて検討する。我々は、最先端のプロンプト結果を達成する2つの変種を評価する。これは、MMSEに誘引された確率を固定し、多モード構造を用いて解釈性を改善するためのADReSS研究としては初めてのものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.176236534741941
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Prompting large language models is a training-free method for detecting Alzheimer's disease from speech transcripts. Using the ADReSS dataset, we revisit zero-shot prompting and study few-shot prompting with a class-balanced protocol using nested interleave and a strict schema, sweeping up to 20 examples per class. We evaluate two variants achieving state-of-the-art prompting results. (i) MMSE-Proxy Prompting: each few-shot example carries a probability anchored to Mini-Mental State Examination bands via a deterministic mapping, enabling AUC computing; this reaches 0.82 accuracy and 0.86 AUC (ii) Reasoning-augmented Prompting: few-shot examples pool is generated with a multimodal LLM (GPT-5) that takes as input the Cookie Theft image, transcript, and MMSE to output a reasoning and MMSE-aligned probability; evaluation remains transcript-only and reaches 0.82 accuracy and 0.83 AUC. To our knowledge, this is the first ADReSS study to anchor elicited probabilities to MMSE and to use multimodal construction to improve interpretability.
Abstract（参考訳）: Prompting large language modelは、音声の転写からアルツハイマー病を検出する訓練のない方法である。 ADReSSデータセットを使用してゼロショットプロンプトを再検討し、ネストしたインターリーブと厳密なスキーマを使用してクラスバランスのプロトコルを使用して、クラス毎に最大20のサンプルを検索する。我々は、最先端のプロンプト結果を達成する2つの変種を評価する。 (i)MMSE-Proxy Prompting:各数ショットの例は、決定論的マッピングによってミニ・メンタル・ステート・テスト・バンドに固定された確率を持ち、AUCコンピューティングを可能にし、精度は0.82、AUCは0.86に達する。 (ii)推論とMMSE整合確率を出力するために、Cookie Theft画像、トランスクリプト、MMSEを入力とするマルチモーダルLCM(GPT-5)を用いて、少数ショット例プールを生成する。我々の知る限り、これはMMSEに誘引された確率を固定し、多モード構造を用いて解釈性を向上させるためのADReSS研究としては初めてのものである。

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