Весь контент iLive перевіряється медичними експертами, щоб забезпечити максимально можливу точність і відповідність фактам.
У нас є строгі правила щодо вибору джерел інформації та ми посилаємося тільки на авторитетні сайти, академічні дослідницькі інститути і, по можливості, доведені медичні дослідження. Зверніть увагу, що цифри в дужках ([1], [2] і т. д.) є інтерактивними посиланнями на такі дослідження.
Якщо ви вважаєте, що який-небудь з наших матеріалів є неточним, застарілим або іншим чином сумнівним, виберіть його і натисніть Ctrl + Enter.
Штучний інтелект здатний розпізнавати депресію
Медичний експерт статті
Останній перегляд: 18.05.2024
Чому так важко розпізнати депресію, особливо на ранніх стадіях? Чи існують методи для оптимізації діагностики? Такі питання поставили перед собою вчені.
Перш ніж озвучити діагноз « депресія », медичний фахівець повинен виконати складну роботу: зібрати всі можливі дані про пацієнта, уявити повну картину патології, проаналізувати особливості формування особистості та спосіб життя людини, простежити будь-яку можливу симптоматику, з'ясувати причини, які побічно могли б вплинути на розвиток хворобливого стану. Вчені, що представляють Технологічний інститут Массачусетсу, спроектували модель, здатну визначати депресію у людини без постановки конкретних тестових питань, грунтуючись лише на розмовних особливостях і письмовому стилі.
Як пояснює один з керівників дослідницького проекту Туки Альханаі, перший «дзвіночок» про наявність депресії може прозвучати саме під час розмови з пацієнтом, незалежно від емоційного стану людини на даний момент часу. Для того щоб розширити модель діагностики, необхідно звести до мінімуму число обмежень, що застосовуються до інформації: потрібно лише вести звичайну розмову, дозволяючи моделі оцінювати стан пацієнта в ході природного розмови.
Фахівці назвали створену модель «поза контекстовимі», через відсутність будь-яких обмежень в задаються питаннях або почутих відповідях. Застосувавши методику послідовного моделювання, дослідники направили моделі текстову і звукову версію розмов з пацієнтами, що страждають і не страждають депресивними розладами. В ході скупчення послідовностей на поверхню вийшли закономірності - наприклад, стандартне включення в бесіду таких слів, як «сумувати», «падати», а також слухових монотонних сигналів.
«Модель відрізняє словесну послідовність і оцінює дізнатися закономірності у вигляді найбільш можливих присутніх факторів у пацієнтів, які страждають і не страждають депресією», - пояснює професор Альханаі. «Далі, якщо штучний інтелект зауважує подібні послідовності і у наступних пацієнтів, то на підставі цього він здатний діагностувати у них депресивний стан».
Тестові випробування продемонстрували успішну діагностику депресії моделлю в 77% випадків. Це найкращий результат, який зафіксований серед всіх випробуваних раніше моделей, які «працювали» з чітко структурованими тестами і опитуваннями.
Припускають чи фахівці застосовувати штучний інтелект на практиці? Чи ввійде він в базу наступних моделей «розумних» асистентів? На цей рахунок учені поки не висловили своєї думки.
Інформація про дослідження опублікована на сайті Технологічного інституту Массачусетсу. Також з нею можна ознайомитися детально на сторінкахhttp://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[1]