Profiling Patient Transcript Using Large Language Model Reasoning Augmentation for Alzheimer's Disease Detection

📄 arXiv: 2409.12541v1 📥 PDF

作者: Chin-Po Chen, Jeng-Lin Li

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-19

备注: accepted to EMBC 2024

💡 一句话要点

利用大语言模型推理增强的患者转录本分析用于阿尔茨海默病检测

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 阿尔茨海默病检测 大型语言模型 推理增强 患者转录本分析 语言缺陷属性 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有基于转录本的阿尔茨海默病检测方法缺乏对患者语言特征的全局理解，导致判别性和可解释性不足。
  2. 论文提出一种基于大语言模型推理增强的患者级别转录本分析框架，系统性地提取语言缺陷属性。
  3. 实验结果表明，该框架在ADReSS数据集上取得了显著的性能提升，验证了所提方法的有效性。

📝 摘要（中文）

阿尔茨海默病(AD)是痴呆症的主要原因，其特征是言语和语言能力的逐渐下降。近年来，深度学习的进步促进了通过自发语音进行自动AD检测。然而，常见的基于转录本的检测方法直接对每个话语中的文本模式进行建模，缺乏对患者语言特征的全局视角，导致判别性和可解释性有限。尽管大型语言模型(LLM)的推理能力有所增强，但充分利用推理能力来促进AD检测和模型解释方面仍存在差距。因此，我们提出了一种基于LLM推理增强的患者级别转录本分析框架，以系统地提取语言缺陷属性。这些属性的汇总嵌入被整合到Albert模型中用于AD检测。在ADReSS数据集上，该框架相比于没有推理增强的基线，实现了8.51%的ACC和8.34%的F1提升。进一步的分析表明，我们识别的语言缺陷属性的有效性以及使用LLM进行AD检测解释的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决阿尔茨海默病（AD）检测中，现有基于患者转录本的方法无法有效捕捉患者全局语言特征，导致检测准确率和可解释性受限的问题。现有方法直接对每个话语的文本模式建模，忽略了患者整体的语言能力退化情况，难以区分AD患者和健康个体。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的推理能力，从患者的转录本中提取更具判别性的语言缺陷属性。通过让LLM对转录本进行分析，识别出与AD相关的特定语言特征，从而弥补传统方法的不足。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 转录本输入：输入患者的语音转录文本。2) LLM推理增强：利用LLM对转录本进行分析，提取预定义的语言缺陷属性（例如，语义一致性、信息完整性等）。LLM通过prompt工程，生成对这些属性的评估结果。3) 属性嵌入：将LLM提取的语言缺陷属性进行嵌入表示，形成患者的语言特征向量。4) AD检测：将属性嵌入输入到Albert模型中进行AD检测。Albert模型负责学习属性嵌入与AD之间的关系，并输出预测结果。

关键创新：该论文的关键创新在于利用LLM的推理能力来增强AD检测。与传统方法直接对文本模式建模不同，该方法通过LLM提取更高级别的语言特征，从而提高了检测的判别性和可解释性。此外，该方法提供了一种利用LLM进行医学诊断解释的思路。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 语言缺陷属性的定义：精心设计了一系列与AD相关的语言缺陷属性，例如语义一致性、信息完整性、语法复杂度等。2) LLM Prompt工程：设计合适的prompt，引导LLM提取这些属性。3) 属性嵌入方法：选择合适的嵌入方法将LLM的输出转换为数值向量，以便Albert模型进行处理。4) Albert模型配置：选择合适的Albert模型配置，并进行微调，以适应AD检测任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究在ADReSS数据集上取得了显著的性能提升，相较于没有推理增强的基线方法，准确率(ACC)提高了8.51%，F1值提高了8.34%。实验结果表明，利用LLM提取的语言缺陷属性能够有效提高AD检测的准确率，并验证了LLM在医学诊断领域的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于阿尔茨海默病的早期筛查和诊断，通过分析患者的日常语音转录本，辅助医生进行诊断决策。此外，该方法还可以扩展到其他神经退行性疾病的检测，具有重要的临床应用价值。未来，结合多模态数据（如影像学数据），有望进一步提高诊断准确率。

📄 摘要（原文）

Alzheimer's disease (AD) stands as the predominant cause of dementia, characterized by a gradual decline in speech and language capabilities. Recent deep-learning advancements have facilitated automated AD detection through spontaneous speech. However, common transcript-based detection methods directly model text patterns in each utterance without a global view of the patient's linguistic characteristics, resulting in limited discriminability and interpretability. Despite the enhanced reasoning abilities of large language models (LLMs), there remains a gap in fully harnessing the reasoning ability to facilitate AD detection and model interpretation. Therefore, we propose a patient-level transcript profiling framework leveraging LLM-based reasoning augmentation to systematically elicit linguistic deficit attributes. The summarized embeddings of the attributes are integrated into an Albert model for AD detection. The framework achieves 8.51\% ACC and 8.34\% F1 improvements on the ADReSS dataset compared to the baseline without reasoning augmentation. Our further analysis shows the effectiveness of our identified linguistic deficit attributes and the potential to use LLM for AD detection interpretation.