Umjetna inteligencija može prepoznati depresiju.
Posljednji pregledao: 18.05.2024
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 tako teško prepoznati depresiju, osobito u ranim fazama? Postoje li metode za optimizaciju dijagnostike? Takva pitanja postavljaju znanstvenici.
Prije postavljanja dijagnoze " depresije ", liječnik specijalist mora obaviti težak posao: prikupiti sve moguće podatke o pacijentu, predstaviti cjelovitu sliku patologije, analizirati karakteristike formiranja ličnosti i životni stil osobe, pratiti moguće simptome, saznati uzroke koji bi mogli posredno utjecati razvoj bolnog stanja. Znanstvenici iz Massachusetts Institute of Technology dizajnirali su model koji može detektirati depresiju kod osobe bez postavljanja specifičnih ispitnih pitanja, koja se temelji samo na osobinama razgovora i pisanom stilu.
Kao što objašnjava jedan od voditelja istraživačkog projekta, Tuki Alhanai, prvo „zvono“ o prisutnosti depresije može se čuti tijekom razgovora s pacijentom, bez obzira na emocionalno stanje osobe u određenom trenutku. Da bi se proširio model dijagnoze, potrebno je minimizirati broj ograničenja koja se primjenjuju na informacije: sve što je potrebno je obaviti obični razgovor, dopuštajući modelu da ocijeni stanje pacijenta tijekom prirodnog razgovora.
Stručnjaci su kreirani model nazvali „izvan konteksta“, zbog nepostojanja bilo kakvih ograničenja u postavljenim pitanjima ili odgovorenih pitanja. Koristeći metodu sekvencijalnog modeliranja, istraživači su poslali modele tekstualnih i zvučnih verzija razgovora s pacijentima koji pate od depresivnih poremećaja. Tijekom akumulacije sekvenci, pojavili su se zakoni - primjerice, standardno uključivanje riječi "tužno", "padanje" u razgovoru, kao i slušni monotoni signali.
"Model razlikuje verbalnu dosljednost i ocjenjuje prepoznate obrasce u obliku najčešćih postojećih čimbenika kod pacijenata koji pate od depresije i ne boluju od njih", objašnjava profesor Alkhanai. "Nadalje, ako umjetna inteligencija primijeti slične sekvence u sljedećim pacijentima, tada na temelju toga može dijagnosticirati depresivno stanje u njima."
Pokusna ispitivanja pokazala su uspješnu dijagnozu depresije u 77% slučajeva. To je najbolji rezultat koji je zabilježen među svim prethodno testiranim modelima koji su "radili" s jasno strukturiranim testovima i upitnicima.
Predlažu li stručnjaci korištenje umjetne inteligencije u praksi? Hoće li biti u bazi naknadnih modela "pametnih" asistenata? U tom smislu znanstvenici još nisu izrazili svoja stajališta.
Informacije o studiji objavljene su na web-mjestu Massachusetts Institute of Technology. Također se može naći detaljno na stranicama.http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[1]