ارائه مدل هایی برای تحلیل ویژگی های گفتاری در بیماران آلزایمر با استفاده از هوش مصنوعی و آموزش مدل های زبانی بزرگ

بیماری آلزایمر که عموما در کهنسالان شایع است، به عنوان یک بحران جدی مورد توجه خانواده ها و نیز در سطح بهداشت جهانی مطرح است. تشخیص زودهنگام این بیماری، می تواند تاثیر به سزایی در بهبود کیفیت زندگی بیماران، کاهش هزینه های درمانی و تسهیل مراقبت داشته باشد. پزشکان با تشخیص زودهنگام این بیماری و دردسترس بودن درمانهای دارویی، میتوانند ارزیابی دقیقی از میزان پیشرفت بیماری و اثرات آن ارائه نمایند. یکی از علائم تشخیص زودهنگام بیماری آلزایمر اختلالات گفتاری محسوس و نامحسوس است که پزشکان با تجزیهوتحلیل گفتار میتوانند تشخیصهای اولیه دراین خصوص ارائه نمایند. استفاده از روشهای هوشمند مبتنی بر تکنیکهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی میتواند بهعنوان ابزاری بسیار ارزشمند برای تشخیص و میزان این دسته از اختلالات گفتاری به پزشکان کمک شایانی نماید. در این میان استفاده از مدلهای زبان های بزرگ برای تولید گفتگوها بین ماشین و بیمار و توصیههای مراقبتی شخصیسازی شده برای بیماران که بتواند در کاهش و زوال عقل مورد استفاده قرار گیرد، بسیار مورد توجه متخصصان قرار گرفته است. در این پژوهش به بررسی روشها و تکنیکهای نوین مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود روشهای تشخیص و مراقبت از بیماران آلزایمر با شخصیسازی درمان بر اساس مدلهای زبان بزرگ پرداخته می شود که شامل پردازش زبان طبیعی، چت بات های خودکار، نمایش رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها و سایر تکنیک های مربوطه می شود. استفاده از ابزارهای هوشمند گفتگوی ماشین با بیمار بر اساس تعامل و همکنش تطبیق داده شده و توانایی آنها در مکالمه و تحریک عملکردهای شناختی به طور مشهود، برای تشویق بیماران مسن و سادهسازی یادآوری حافظه آنان موثر است. مهم ترین نتایج نشان می دهد که استفاده از تکنیک ها و روش های پیشرفته پردازش زبان طبیعی در محیط های بالینی با چارچوب های اخلاقی می توانند به بهبود خدمات تشخیصی و مراقبتی این بیماران کمک شایانی نماید.

کلیدواژه ها:

بیماری آلزایمر ، مدلهای زبانهای بزرگ ، شناسایی رفتار و گفتار ، چتبات ، پردازش زبان طبیعی ، اختلال شناختی.