Medicinski stručnjak članka
Nove publikacije
Umjetna inteligencija može prepoznati depresiju
Posljednji pregledao: 02.07.2025
Svi iLive sadržaji medicinski se pregledavaju ili provjeravaju kako bi se osigurala što je moguće točnija činjenica.
Imamo stroge smjernice za pronalaženje izvora i samo povezujemo s uglednim medijskim stranicama, akademskim istraživačkim institucijama i, kad god je to moguće, medicinski pregledanim studijama. Imajte na umu da su brojevi u zagradama ([1], [2], itd.) Poveznice koje se mogu kliknuti na ove studije.
Ako smatrate da je bilo koji od naših sadržaja netočan, zastario ili na neki drugi način upitan, odaberite ga i pritisnite Ctrl + Enter.
Zašto je depresiju tako teško prepoznati, posebno u ranim fazama? Postoje li metode za optimizaciju dijagnoze? To su pitanja koja su si znanstvenici postavili.
Prije dijagnosticiranja depresije, medicinski stručnjak mora obaviti težak posao: prikupiti sve moguće podatke o pacijentu, predstaviti cjelovitu sliku patologije, analizirati karakteristike formiranja osobnosti i način života osobe, pratiti sve moguće simptome i otkriti razloge koji bi mogli neizravno utjecati na razvoj bolesti. Znanstvenici koji predstavljaju Massachusetts Institute of Technology osmislili su model koji može utvrditi depresiju kod osobe bez postavljanja specifičnih testnih pitanja, na temelju samo konverzacijskih karakteristika i stila pisanja.
Kako objašnjava jedan od voditelja istraživačkog projekta, Tuki Alhanai, prvo „zvono za uzbunu“ o prisutnosti depresije može se oglasiti upravo tijekom razgovora s pacijentom, bez obzira na emocionalno stanje osobe u tom trenutku. Kako bi se proširio dijagnostički model, potrebno je smanjiti broj ograničenja koja se primjenjuju na informacije: potrebno je samo provesti običan razgovor, dopuštajući modelu da procijeni stanje pacijenta tijekom prirodnog razgovora.
Istraživači su model koji su stvorili nazvali „kontekstno neovisnim“ jer nije bilo ograničenja u pogledu postavljenih pitanja ili čutih odgovora. Koristeći tehniku sekvencijalnog modeliranja, istraživači su modelu dodavali tekstualne i audio verzije razgovora s pacijentima s depresivnim poremećajima i bez njih. Kako su se sekvence akumulirale, pojavljivali su se obrasci - na primjer, standardno uključivanje riječi poput „tužno“, „jesen“ i monotonih slušnih signala u razgovoru.
„Model prepoznaje verbalni slijed i procjenjuje naučene obrasce kao najvjerojatnije čimbenike prisutne kod pacijenata s depresijom i bez nje“, objašnjava profesor Alhanai. „Zatim, ako umjetna inteligencija primijeti slične slijedove kod sljedećih pacijenata, može im dijagnosticirati depresiju.“
Testna ispitivanja pokazala su uspješnu dijagnozu depresije pomoću modela u 77% slučajeva. Ovo je najbolji zabilježeni rezultat među svim prethodno testiranim modelima koji su "radili" s jasno strukturiranim testovima i upitnicima.
Namjeravaju li stručnjaci koristiti umjetnu inteligenciju u praksi? Hoće li biti uključena u bazu sljedećih modela "pametnih" asistenata? Znanstvenici još nisu izrazili svoje mišljenje o tom pitanju.
Informacije o studiji objavljene su na web stranici Tehnološkog instituta Massachusetts. Detaljno se mogu pronaći i na stranicama http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[ 1 ]