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这篇名为《通过自然语言处理利用大型语言模型提供可解释的认知衰退的机器学习实时预测》的文章探讨了如何通过自然语言处理（NLP）技术利用大型语言模型（LLMs）实时提供可解释的机器学习预测，以监测认知衰退。

 

全球约有5000万人受到痴呆症的影响，且每年新增1000万患者。痴呆症的主要原因是神经退行性阿尔茨海默病（AD），它严重影响认知功能，包括理解、言语和思维问题以及记忆丧失等。目前尚无治愈方法，临床预测和早期干预成为延缓病程进展的最有效手段。传统的诊断方法（如：阿尔茨海默病智力评估量表、简易智力状态检查量表和蒙特利尔认知评估量表）通常需要昂贵、侵入性的设备和长时间的评估，而且难以实时监测和早期干预。此外，现有的智能系统缺乏语义知识管理和可解释能力。尽管人工智能和计算语言学在医疗领域的应用已有显著进展，但利用大语言模型进行认知衰退诊断的研究仍然较少。现有工作主要集中在利用预训练语言模型进行文本分析，但在开放域任务导向对话（如医疗用例）中仍存在局限性。

 

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为此，本文的研究人员便探索利用人工智能和计算语言学进行自然语言分析，以实现个性化评估、监测和治疗。
所用研究方法包括：

 

●利用基于自然语言处理的提示语工程进行数据提取。

 

●流式数据处理，包括特征工程、分析和选择。

 

●实时分类。

 

●提供可视化和自然语言描述的可解释性仪表板。

 

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本文的主要贡献包括：
●首次将大型语言模型应用于智力衰退预测，并提供可解释的机器学习结果。

 

●利用流式数据处理技术，实现实时预测，避免了传统批处理系统的重新训练成本。

 

●通过提示语工程技术，提高了大语言模型的性能，并利用语言特征进行自然语言分析。

 

●为公众健康领域的研究人员和最终用户提供了一种经济、灵活、非侵入性和个性化的诊断系统。

 

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总之，这项研究为认知衰退的实时监测和诊断提供了一种创新的方法，通过结合最新的自然语言处理技术和大语言模型，该解决方案具有经济、非侵入性和可解释性等优点，为公众健康领域的研究人员和临床医护人员提供了一个强大的工具，以更有效地识别和管理痴呆症患者，进而为改善患者的生活质量和减轻医疗负担做出了重要贡献。