Veliki jezični modeli pomažu u predviđanju epileptogenih zona za operaciju

Veliki jezični modeli pomažu u predviđanju epileptogenih zona za operaciju

Epilepsija, jedna od najčešćih neuroloških bolesti koju karakteriziraju ponavljajući napadaji, pogađa više od 70 milijuna ljudi diljem svijeta. Otprilike 3,4 milijuna ljudi u Sjedinjenim Državama živi s ovim izazovnim stanjem. Otprilike trećina slučajeva epilepsije ne može se kontrolirati lijekovima. Za ove pacijente, kirurška resekcija epileptogene zone (EZ), područja čije uklanjanje može rezultirati izostankom napadaja - vremenskog razdoblja tijekom kojeg osoba s epilepsijom ne doživljava napadaje - može biti učinkovita opcija za smanjenje ili uklanjanje napadaja.

Međutim, trenutna stopa uspjeha resektivne kirurgije, u kojoj kirurg uklanja neka od moždanih tkiva gdje nastaju napadaji, je oko 50% do 60%. Jedan od razloga je što EZS nisu precizno identificirani. Kako bi se identificirao ECS, pacijenti se podvrgavaju nizu pretraga uključujući MRI, elektroencefalografiju ili EEG i intrakranijski EEG. Epileptolozi koriste te podatke i slike kako bi opisali ono što je poznato kao semiologija napadaja—simptomi i ponašanja tijekom napadaja. Ove se informacije koriste za predviđanje lokacije EZS-a.

Međutim, jezik epileptologa koji se koristi za opisivanje semiologije napadaja može se razlikovati od jednog do drugog epileptičkog centra.

"Različiti centri za epilepsiju mogu koristiti različite izraze koji opisuju istu semiologiju napadaja", kaže Feng Liu, docent na Odjelu za sustave i poduzeća, Schaefer School of Engineering and Science na Stevens Institute of Technology. "Na primjer, izrazi 'asimetrično držanje' i 'asimetrična tonična aktivnost' mogu se koristiti za opisivanje iste stvari", dijeli primjer u kojem se odnosi na držanje u kojem je jedna ruka ili noga ispružena dok je druga savijena. "Postoji mnogo pojmova koji se mogu odnositi na istu stvar, ali različiti centri mogu koristiti različitu terminologiju da ih opiše."

To stvara neku nedosljednost koja kirurzima predstavlja izazov. Zbog deskriptivne prirode semiologije napadaja, veliki jezični modeli ili LLM-ovi kao što je ChatGPT obučeni na ogromnoj kohorti javnih zapisa mogu biti vrijedan alat za identifikaciju EZS-a.

Liu i njegov tim suradnika procijenili su kliničku vrijednost korištenja ChatGPT-a za tumačenje semiologije napadaja za predviđanje lokacije EZ.

Veliki jezični modeli kao što je ChatGPT mogli bi biti vrijedni alati za analizu složenih tekstualnih informacija, pomažući u tumačenju semioloških opisa napadaja i točnom lociranju epileptogenih zona. “

Feng Liu, docent, Odjel za sustave i poduzeća, Schäfer School of Engineering and Science, Stevens Institute of Technology

Za potrebe studije tim je anketirao pet certificiranih epileptologa koji su se prijavili za online anketu od 100 pitanja o lokaciji EZS-a, s obzirom na opis semiologije napadaja. Tim je potom upotrijebio Chatgpt za dovršenje istog zadatka i usporedio učinak ChatGPT-a s učinkom epileptologa.

Utvrđeno je da se ChatGPT odgovori podudaraju s odgovorima epileptologa ili odgovorima epileptologa koji se odnose na regije u kojima se često nalaze epileptogene zone, kao što su frontalni režanj mozga i temporalni režanj. Međutim, epileptolozi su dali preciznije odgovore u regijama gdje se EZS rijetko nalazi, kao što su insula i cingulate cortex. Ovi rezultati će biti objavljeni uČasopis za medicinska internetska istraživanja12. svibnja.

Kako bi dodatno poboljšao izvedbu LLM-a, tim je napravio prvi LLM posebno izgrađen za tumačenje hemitijela napadaja pod nazivom Episemollm, smješten na Stevens GPU poslužitelju. Ova platforma može biti koristan pomoćnik pri donošenju odluka tijekom predoperativne faze podešavanja za neurokirurge i epileptologe.

"Naši rezultati pokazuju da LLM i fino podešeni LLM mogu poslužiti kao vrijedan alat za podršku prijeoperativnoj procjeni za operaciju epilepsije", kaže Liu. "Najbolji rezultati bili bi da ljudi i umjetna inteligencija rade zajedno."

Izvori: