Suured keelemudelid aitavad ennustada operatsiooni epileptogeenseid tsoone

Suured keelemudelid aitavad ennustada operatsiooni epileptogeenseid tsoone

Epilepsia, üks levinumaid neuroloogilisi haigusi, mida iseloomustavad korduvad krambid, mõjutab üle 70 miljoni inimese kogu maailmas. Umbes 3,4 miljonit inimest Ameerika Ühendriikides elab selle keerulise seisundiga. Ligikaudu kolmandikku epilepsiajuhtudest ei saa ravimitega kontrolli alla saada. Nende patsientide jaoks võib epileptogeense tsooni (EZ) kirurgiline resektsioon olla efektiivne epilepsiahoogude vähendamise või kõrvaldamise võimalus.

Kuid praegune resektiivse kirurgia edukuse määr, mille käigus kirurg eemaldab osa ajukudedest, kust krambid alguse saavad, on umbes 50–60%. Üks põhjus on see, et EZS-i pole täpselt kindlaks tehtud. ECS tuvastamiseks läbivad patsiendid mitmeid teste, sealhulgas MRI, elektroentsefalograafia või EEG ja intrakraniaalne EEG. Epileptoloogid kasutavad neid andmeid ja pilte, et kirjeldada nn krambihoogude semioloogiat – haigushoogude sümptomeid ja käitumist. Seda teavet kasutatakse EZS-i asukoha ennustamiseks.

Epilepsiahoogude semioloogia kirjeldamiseks kasutatavad epileptoloogid võivad aga epilepsiakeskuseti erineda.

"Erinevad epilepsiakeskused võivad kasutada erinevaid termineid, mis kirjeldavad sama krambihoogude semioloogiat," ütleb Stevensi Tehnoloogiainstituudi Schäferi tehnika- ja teaduskooli süsteemide ja ettevõtete osakonna dotsent Feng Liu. "Näiteks sama asja kirjeldamiseks võib kasutada termineid "asümmeetriline kehahoiak" ja "asümmeetriline tooniline tegevus"," jagab ta näidet, kus ta viitab poosile, kus üks käsi või jalg on sirutatud, samal ajal kui teine ​​on painutatud. "On palju termineid, mis võivad viidata samale asjale, kuid erinevad keskused võivad nende kirjeldamiseks kasutada erinevat terminoloogiat."

See tekitab mõningaid ebakõlasid, mis seab kirurgidele väljakutseid. Krambihoogude semioloogia kirjeldava olemuse tõttu võivad suured keelemudelid või LLM-id, nagu ChatGPT, mis on koolitatud suurel hulgal avalikest dokumentidest, olla väärtuslik vahend EZS-i tuvastamiseks.

Liu ja tema kaastöötajate meeskond hindasid ChatGPT kasutamise kliinilist väärtust krambihoogude semioloogia tõlgendamiseks EZ asukoha ennustamiseks.

Suured keelemudelid, nagu ChatGPT, võivad olla väärtuslikud tööriistad keeruka tekstilise teabe analüüsimiseks, aidates tõlgendada krambihoogude semioloogiakirjeldusi ja määrata epileptogeensete tsoonide täpse asukoha. “

Feng Liu, Stevensi tehnoloogiainstituudi Schäferi tehnika- ja teaduskooli süsteemide ja ettevõtluse osakonna dotsent

Uuringu jaoks küsitles meeskond viit sertifitseeritud epileptoloogi, kes taotlesid EZS-i asukoha kohta 100 küsimusest koosnevat veebiküsitlust, võttes arvesse krambihoogude semioloogia kirjeldust. Seejärel kasutas meeskond sama ülesande täitmiseks Chatgpti ja võrdles ChatGPT jõudlust epileptoloogide omaga.

Leiti, et ChatGPT vastused kattuvad epileptoloogide vastustega või epileptoloogide vastustega, mis on seotud piirkondadega, kus sageli asuvad epileptogeensed tsoonid, nagu aju otsmikusagara ja oimusagara. Epileptoloogid andsid aga täpsemaid vastuseid piirkondades, kus EZS asub harva, näiteks insula ja tsingulaarne ajukoor. Need tulemused avaldatakse aastalMeditsiinilise Interneti-uuringute ajakiri12. mail.

LLM-i jõudluse edasiseks parandamiseks ehitas meeskond esimese LLM-i, mis on spetsiaalselt loodud krambihoogude poolkehade tõlgendamiseks, nimega Episemollm, mida majutati Stevensi GPU-serveris. See platvorm võib olla kasulik otsuste tegemise assistent neurokirurgide ja epileptoloogide jaoks operatsioonieelses seadistusfaasis.

"Meie tulemused näitavad, et LLM ja peenhäälestatud LLM võivad olla väärtuslik vahend epilepsiaoperatsiooni preoperatiivse hindamise toetamiseks, " ütleb Liu. "Parimad tulemused oleksid inimeste ja tehisintellekti koos töötamine."

Allikad: