Juicios humanos y de modelos lingüísticos grandes sobre el deterioro cognitivo a partir del lenguaje: un enfoque de...

Área de la Ciencia:

• Ciencias Cognitivas
• Inteligencia Artificial
• Lingüística

Sus antecedentes:

• La percepción humana de los indicadores de demencia en el texto es crucial para la evaluación médica temprana.
• Los modelos lingüísticos grandes (LLM) ofrecen potencial como herramientas de cribado accesibles para el deterioro cognitivo.

Objetivo del estudio:

• Comparar cómo los humanos no expertos y los LLM perciben las señales lingüísticas relacionadas con la demencia en textos transcritos.
• Evaluar la eficacia de los LLM como posibles herramientas de cribado de la demencia.

Principales métodos:

• Los humanos y los LLM evaluaron las descripciones de imágenes transcritas en busca de signos de demencia.
• Los textos se analizaron utilizando características lingüísticas guiadas por expertos y regresión logística.

Principales resultados:

• Los juicios humanos fueron inconsistentes y se basaron en señales limitadas y, a veces, inexactas.
• Los LLM utilizaron un conjunto de características más completo y clínicamente relevante que los humanos.
• Tanto los humanos como los LLM demostraron una tendencia hacia los falsos negativos en la detección de demencia.

Conclusiones:

• Existe la necesidad de mejorar el reconocimiento tanto humano como de LLM de las diversas señales lingüísticas relacionadas con la demencia.
• La IA explicable es valiosa para comprender los patrones lingüísticos asociados con la demencia y mejorar la detección temprana.