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: 02.07.2025
">Чому депресію так важко розпізнати, особливо на ранніх стадіях? Чи існують методи оптимізації діагностики? Ці питання ставили собі вчені.
Перш ніж діагностувати депресію, медичний працівник повинен виконати складну роботу: зібрати всі можливі дані про пацієнта, представити повну картину патології, проаналізувати особливості формування особистості та спосіб життя людини, відстежити будь-які можливі симптоми та з'ясувати причини, які могли опосередковано вплинути на розвиток захворювання. Вчені, що представляють Массачусетський технологічний інститут, розробили модель, яка може визначити депресію у людини, не ставлячи конкретних тестових питань, спираючись лише на розмовні характеристики та стиль письма.
Як пояснює один з керівників дослідницького проєкту Тукі Алханай, перший «тривожний дзвінок» про наявність депресії може пролунати саме під час розмови з пацієнтом, незалежно від емоційного стану людини в цей момент. Для розширення діагностичної моделі необхідно мінімізувати кількість обмежень, що застосовуються до інформації: потрібно лише провести звичайну розмову, дозволивши моделі оцінити стан пацієнта під час природної розмови.
Дослідники назвали створену ними модель «контекстно-вільною», оскільки не було жодних обмежень щодо запитань, що ставляться, чи відповідей, що прослуховуються. Використовуючи метод послідовного моделювання, дослідники завантажували модель текстовими та аудіоверсіями розмов з пацієнтами з депресивними розладами та без них. У міру накопичення послідовностей з’являлися закономірності, наприклад, стандартне включення таких слів, як «сумний», «падіння» та монотонних слухових сигналів у розмову.
«Модель розпізнає вербальну послідовність та оцінює вивчені патерни як найімовірніші фактори, присутні у пацієнтів з депресією та без неї», – пояснює професор Алханаї. «Потім, якщо штучний інтелект помітить подібні послідовності у наступних пацієнтів, він може діагностувати у них депресію».
Тестові випробування продемонстрували успішну діагностику депресії за допомогою моделі у 77% випадків. Це найкращий результат, зафіксований серед усіх раніше протестованих моделей, які «працювали» з чітко структурованими тестами та анкетами.
Чи мають намір експерти використовувати штучний інтелект на практиці? Чи буде він включений до бази наступних моделей «розумних» помічників? Вчені поки що не висловили своєї думки з цього приводу.
Інформація про дослідження опублікована на вебсайті Массачусетського технологічного інституту. З нею також можна детально ознайомитися на сторінках http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[ 1 ]