Big Language Models ajudam a prever áreas epilépticas para cirurgia

A epilepsia, um dos distúrbios neurológicos mais comuns que caracteriza convulsões frequentes, afeta mais de 70 milhões de pessoas em todo o mundo. Nos Estados Unidos, cerca de 3,4 milhões de pessoas vivem com essa condição difícil. Cerca de um terço dos casos de epilepsia não pode ser controlado por medicamentos. Para esses pacientes, a erradicação cirúrgica da região epiléptica (EZ), uma região que pode ser removida para a liberdade da Núbia – pode ser um período de tempo em que uma pessoa que sofre de qualquer convulsão de epilepsia – uma opção eficaz para reduzir ou eliminar convulsões.

No entanto, a atual taxa de sucesso da cirurgia emocionante – na qual o cirurgião remove algum tecido cerebral à medida que as convulsões surgem – cerca de 50 % a 60 %. Uma das razões é que o EZS não foi determinado com precisão. Para determinar os EZs, os pacientes estão passando por uma série de testes, incluindo ressonância magnética, elétrica ou EEG e EEG dentro do crânio. Especialistas em epilepsia usam esses dados e imagens para descrever os sintomas e comportamentos de meio -flag -chamados -durante convulsões. Esta informação é usada para prever o site da EZS.

No entanto, os cientistas da epilepsia linguística podem diferir na descrição de metade das convulsões de um centro de epilepsia para outro.

“Vários centros de epilepsia podem usar condições diferentes que descrevem a mesma apreensão.” Por exemplo, “diferentemente da posição simétrica” ​​e “Atividade assimétrica” ​​podem ser usadas para descrever a mesma coisa, um dos exemplos está envolvido, em referência a uma posição em que um braço ou perna é estendido enquanto o outro está dobrado. “Existem muitos termos que podem indicar a mesma coisa, mas centros diferentes podem usar termos diferentes para descrevê -los”.

Isso cria uma certa contradição e oferece desafios aos cirurgiões. Devido à natureza descritiva do modelo Nuba, modelos de grande linguagem ou LLMS, como o ChatGPT, que foram treinados em uma ampla gama de registros públicos, podem ser uma ferramenta valiosa para ajudar a identificar EZs.

Leo e sua equipe de colaboradores avaliaram o valor clínico do uso do ChatGPT para explicar metade da Nubia Science para prever o site da EZ.

Modelos de idiomas como o ChatGPT podem ser ferramentas valiosas para uma análise complexa de informações textuais, ajudar a explicar a metade -cheia de vitalidade e ajudar a resolver com precisão as áreas épicas. “

Feng Liu, professor assistente do Departamento de Sistemas e Instituições, Chevir College of Engineering and Science, Instituto de Tecnologia Stevens

Quanto ao estudo, a equipe limpou cinco dos especialistas em epilepsia credenciados pelo Conselho de Administração que concluiu uma pesquisa on -line que incluiu 100 perguntas sobre o acordo de EZs devido à descrição da apreensão quase. Em seguida, use a equipe do ChatGPT para executar a mesma tarefa e comparar o desempenho do ChatGPT com os especialistas em epilepsia.

Acontece que as respostas do chatgpt são idênticas às respostas dos especialistas em epilepsia ou sua superioridade sobre as áreas onde as áreas de realidade são comumente localizadas, como o lobo frontal do cérebro e o lobo temporal. No entanto, os especialistas em epilepsia forneceram respostas mais precisas nas áreas que raramente são encontradas EZs, como ínsula e caspa da correia. Esses resultados são publicados em Revista de Pesquisa da Internet Médica Em 12 de maio.

Para aumentar a melhoria do desempenho do LLM, a equipe construiu o primeiro LLM especificamente para explicar metade da convulsão, chamada Esselllm, que está hospedada no servidor Steves GPU. Essa plataforma pode ser um assistente útil na tomada de decisões durante o estágio pré -cirurgia dos cientistas de neurocirurgia e epilepsia.

“Nossos resultados mostram que o LLM e a LLM apreendidos podem servir como uma ferramenta valiosa para ajudar a avaliar antes da cirurgia para a epilepsia”, diz Liu. “Os melhores resultados para humanos e IA serão trabalhar juntos”.