Autizmus diagnózisát segítheti a Google Gemini 2.5 Pro — 40%-kal pontosabb lett a kiértékelés
A Google Gemini 2.5 Pro modelljét 400 otthoni videón finomhangolva 40%-kal javították az autizmus viselkedési jellemzőinek kiértékelését, és 53%-kal a diagnózis pontosságát.
A Google DeepMind kutatói a Gemini 2.5 Pro modellt finomhangolták otthoni videókra, hogy segítsék az autizmus spektrumzavar (ASD) korai diagnózisát. A 400, klinikusok által értékelt videó elemzése jelentősen növelte a viselkedési jellemzők megbízhatóságát és az ASD diagnózis pontosságát — írja az arXiv.
A modell viselkedési jellemzők kinyerésére képes
A kutatásban a Gemini 2.5 Pro-t 30, korábban validált viselkedési jellemzőre tanították. A finomhangolás után a modell inter-rater megbízhatósága a klinikusokkal 40%-kal javult, és a tesztelt 28 jellemzőből 27 esetében mutattak ki fejlődést. A modell emellett képes lett autizmust diagnosztizálni, F1-pontszáma 53%-kal emelkedett, ami megfelel vagy meghaladja a klinikusok eredményeit.Kapcsolódó: HumanNet robotikai tanulás
A skálázhatóság és a klinikai támogatás lehetőségei
A finomhangolt LLM-ek képesek viselkedési jellemzők kinyerésére, ami skálázható támogatást nyújthat az autizmus értékeléséhez és diagnosztizálásához. A classifier-assisted folyamatok, amelyek a finomhangolt modell által kinyert viselkedési jellemzőket használták, 77%-os pontosságot és 86%-os AUC-t értek el.Kapcsolódó: AI-terapeuta dadogás felmérés
A kutatás eredményei ígéretesek a korai diagnózis és a skálázható klinikai támogatás szempontjából. A tanulmány azonban egyelőre előnyomtatott formában érhető el, és további független validáció szükséges a szélesebb körű alkalmazáshoz.
Kapcsolódó: NVIDIA klinikai beszédfelismerés