Медицинский эксперт статьи
Новые публикации
Искусственный интеллект способен распознавать депрессию
Последняя редакция: 18.05.2024
Весь контент Web2Health проверяется медицинскими экспертами, чтобы обеспечить максимально возможную точность и соответствие фактам.
У нас есть строгие правила по выбору источников информации и мы ссылаемся только на авторитетные сайты, академические исследовательские институты и, по возможности, доказанные медицинские исследования. Обратите внимание, что цифры в скобках ([1], [2] и т. д.) являются интерактивными ссылками на такие исследования.
Если вы считаете, что какой-либо из наших материалов является неточным, устаревшим или иным образом сомнительным, выберите его и нажмите Ctrl + Enter.
Почему так трудно распознать депрессию, особенно на ранних стадиях? Существуют ли методы для оптимизации диагностики? Такие вопросы поставили перед собой ученые.
Прежде чем озвучить диагноз «депрессия», медицинский специалист должен проделать сложную работу: собрать все возможные данные о пациенте, представить полную картину патологии, проанализировать особенности формирования личности и образ жизни человека, проследить любую возможную симптоматику, выяснить причины, которые косвенно могли бы повлиять на развитие болезненного состояния. Ученые, представляющие Технологический институт Массачусетса, спроектировали модель, способную определять депрессию у человека без постановки конкретных тестовых вопросов, основываясь лишь на разговорных особенностях и письменном стиле.
Как объясняет один из руководителей исследовательского проекта Туки Альханаи, первый «звоночек» о наличии депрессии может прозвучать именно во время разговора с пациентом, вне зависимости от эмоционального состояния человека на данный момент времени. Для того чтобы расширить модель диагностики, необходимо свести к минимуму число ограничений, применяемых к информации: требуется лишь вести обыкновенную беседу, позволяя модели оценивать состояние пациента в ходе естественного разговора.
Специалисты назвали созданную модель «вне контекстовой», из-за отсутствия каких-либо ограничений в задаваемых вопросах или услышанных ответах. Применив методику последовательного моделирования, исследователи направили модели текстовую и звуковую версию разговоров с пациентами, страдающими и не страдающими депрессивными расстройствами. В ходе скопления последовательностей на поверхность вышли закономерности – например, стандартное включение в беседу таких слов, как «грустить», «падать», а также слуховых монотонных сигналов.
«Модель отличает словесную последовательность и оценивает узнанные закономерности в виде наиболее возможных присутствующих факторов у пациентов, страдающих и не страдающих депрессией», - объясняет профессор Альханаи. «Далее, если искусственный интеллект замечает подобные последовательности и у следующих пациентов, то на основании этого он способен диагностировать у них депрессивное состояние».
Тестовые испытания продемонстрировали успешную диагностику депрессии моделью в 77% случаев. Это наилучший результат, который зафиксирован среди всех испытанных ранее моделей, которые «работали» с четко структурированными тестами и опросниками.
Предполагают ли специалисты применять искусственный интеллект на практике? Войдет ли он в базу последующих моделей «умных» ассистентов? На этот счет ученые пока не высказали своего мнения.
Информация об исследовании опубликована на сайте Технологического института Массачусетса. Также с ней можно ознакомиться подробно на страницах http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[1]