Leveraging Large Language Models through Natural Language Processing to provide interpretable Machine Learning predictions of mental deterioration in real time
作者: Francisco de Arriba-Pérez, Silvia García-Méndez
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-09-05
DOI: 10.1007/s13369-024-09508-2
💡 一句话要点
利用自然语言处理和大型语言模型，为精神衰退提供可解释的实时机器学习预测
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 自然语言处理 认知衰退 机器学习 可解释性 实时预测 临床诊断
📋 核心要点
- 传统认知衰退诊断方法缺乏足够的语义知识管理和可解释性，限制了其临床应用。
- 利用大型语言模型和自然语言处理技术，构建聊天机器人，实现可解释的实时认知衰退预测。
- 实验结果表明，该方法在各项评估指标上均超过80%，精神衰退类别的召回率达到85%。
📝 摘要（中文）
全球有5000万人患有痴呆症，每年新增1000万患者。由于缺乏有效的治疗方法，临床预测和早期干预是延缓疾病进展的最有效手段。人工智能和计算语言学可用于自然语言分析、个性化评估、监测和治疗。然而，传统方法在语义知识管理和可解释性方面存在不足。尽管大型语言模型（LLM）代表了使用智能系统进行临床-患者沟通的最先进方式，但将其用于认知衰退诊断的研究仍然很少。因此，本文利用最新的自然语言处理（NLP）技术，在聊天机器人解决方案中利用LLM，以提供可解释的实时认知衰退机器学习预测。利用语言概念特征进行适当的自然语言分析。通过可解释性，旨在消除模型的潜在偏差，并提高其在诊断决策中帮助临床工作人员的潜力。具体而言，所提出的流程包括：（i）采用基于NLP的提示工程进行数据提取；（ii）基于流的数据处理，包括特征工程、分析和选择；（iii）实时分类；以及（iv）可解释性仪表板，以提供预测结果的可视化和自然语言描述。所有评估指标的分类结果均超过80%，其中精神衰退类别的召回率约为85%。总而言之，本文贡献了一种经济实惠、灵活、非侵入性、个性化的诊断系统。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决精神衰退的早期诊断问题，现有方法的痛点在于缺乏语义知识管理和可解释性，导致诊断结果难以理解和信任。传统方法难以有效利用临床-患者沟通中蕴含的丰富信息，且容易产生偏差。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，结合自然语言处理（NLP）技术，构建一个可解释的认知衰退预测系统。通过分析患者的自然语言表达，提取语言概念特征，并利用这些特征进行实时分类和预测。同时，提供可解释性分析，帮助临床医生理解模型的预测依据，从而提高诊断的准确性和可信度。
技术框架：该系统的整体架构包括以下几个主要模块：(i) 数据提取模块：利用基于NLP的提示工程从临床记录或患者对话中提取相关数据。(ii) 流式数据处理模块：对提取的数据进行特征工程、分析和选择，提取与认知衰退相关的语言特征。(iii) 实时分类模块：利用机器学习模型对提取的特征进行实时分类，预测患者是否存在认知衰退。(iv) 可解释性仪表板：提供预测结果的可视化和自然语言描述，解释模型的预测依据，帮助临床医生理解和验证诊断结果。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于认知衰退的早期诊断，并强调模型的可解释性。与传统方法相比，该方法能够更有效地利用自然语言信息，提供更准确、更可信的诊断结果。此外，该系统采用流式数据处理，能够实现实时预测，为早期干预提供支持。
关键设计：在数据提取阶段，采用了基于NLP的提示工程，设计合适的提示语引导LLM提取关键信息。在特征工程阶段，提取了与认知衰退相关的语言概念特征，例如语义连贯性、词汇多样性等。在分类阶段，使用了多种机器学习模型进行比较，并选择了性能最佳的模型。在可解释性分析阶段，采用了SHAP等方法，解释模型的预测依据，并生成自然语言描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该系统在认知衰退预测任务中取得了优异的性能，所有评估指标均超过80%，其中精神衰退类别的召回率达到85%。这表明该系统能够有效地识别出患有认知衰退的患者，为早期干预提供有力支持。同时，该系统提供的可解释性分析能够帮助临床医生理解模型的预测依据，提高诊断的可信度。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建经济实惠、灵活、非侵入性的个性化认知衰退诊断系统，辅助临床医生进行早期诊断和干预。该系统可集成到现有的医疗信息系统中，为患者提供远程监测和评估服务，提高诊断效率和准确性，改善患者的生活质量。未来，该技术还可扩展到其他精神疾病的诊断和治疗领域。
📄 摘要（原文）
Based on official estimates, 50 million people worldwide are affected by dementia, and this number increases by 10 million new patients every year. Without a cure, clinical prognostication and early intervention represent the most effective ways to delay its progression. To this end, Artificial Intelligence and computational linguistics can be exploited for natural language analysis, personalized assessment, monitoring, and treatment. However, traditional approaches need more semantic knowledge management and explicability capabilities. Moreover, using Large Language Models (LLMs) for cognitive decline diagnosis is still scarce, even though these models represent the most advanced way for clinical-patient communication using intelligent systems. Consequently, we leverage an LLM using the latest Natural Language Processing (NLP) techniques in a chatbot solution to provide interpretable Machine Learning prediction of cognitive decline in real-time. Linguistic-conceptual features are exploited for appropriate natural language analysis. Through explainability, we aim to fight potential biases of the models and improve their potential to help clinical workers in their diagnosis decisions. More in detail, the proposed pipeline is composed of (i) data extraction employing NLP-based prompt engineering; (ii) stream-based data processing including feature engineering, analysis, and selection; (iii) real-time classification; and (iv) the explainability dashboard to provide visual and natural language descriptions of the prediction outcome. Classification results exceed 80 % in all evaluation metrics, with a recall value for the mental deterioration class about 85 %. To sum up, we contribute with an affordable, flexible, non-invasive, personalized diagnostic system to this work.