Umělá inteligence dokáže rozpoznat depresi.
Naposledy posuzováno: 18.05.2024
Veškerý obsah iLive je lékařsky zkontrolován nebo zkontrolován, aby byla zajištěna co největší věcná přesnost.
Máme přísné pokyny pro získávání zdrojů a pouze odkaz na seriózní mediální stránky, akademické výzkumné instituce a, kdykoli je to možné, i klinicky ověřené studie. Všimněte si, že čísla v závorkách ([1], [2] atd.) Jsou odkazy na tyto studie, na které lze kliknout.
Pokud máte pocit, že některý z našich obsahů je nepřesný, neaktuální nebo jinak sporný, vyberte jej a stiskněte klávesu Ctrl + Enter.
Proč je tak těžké rozpoznat depresi, zejména v raných fázích? Existují nějaké metody optimalizace diagnostiky? Takové otázky položí vědci.
Před vyhlášením diagnózy " deprese " musí zdravotnický odborník vykonat obtížnou práci: shromáždit veškerá možná data o pacientovi, předložit kompletní obraz patologie, analyzovat charakteristiku formace osobnosti a životní styl člověka, sledovat případné příznaky, zjistit příčiny, které by mohly nepřímo ovlivnit vývoj bolestivého stavu. Vědci zastupující Massachusetts Institute of Technology navrhli model, který dokáže detekovat depresi v osobě, aniž by představoval konkrétní testovací otázky založené pouze na konverzačních rysech a písemném stylu.
Jako jeden z vůdců výzkumného projektu vysvětluje Tuki Alhanai první zvon o přítomnosti deprese během rozhovoru s pacientem, a to bez ohledu na emoční stav člověka v daném okamžiku. K rozšíření modelu diagnostiky je nutné minimalizovat počet omezení, která se vztahují k informacím: vše, co je zapotřebí, je provést obyčejnou konverzaci, která umožňuje modelu vyhodnotit stav pacienta v průběhu přirozeného konverzace.
Odborníci nazývají vytvořený model "mimo kontext" kvůli absenci jakýchkoli omezení v otázkách položených nebo vyslechnutých. Při použití metody sekvenčního modelování vědci poslali modely textových a zvukových verzí rozhovorů s pacienty trpícími depresivními poruchami, které nemají a nemají. V průběhu hromadění sekvencí se na povrch objevily zákony - například standardní zahrnutí takových slov jako "smutný", "pád" v rozhovoru a také sluchové monotonické signály.
"Tento model rozlišuje verbální konzistenci a hodnotí rozpoznané vzorky ve formě nejvíce možných přítomných faktorů u pacientů trpících depresí a bez deprese," vysvětluje profesor Alkhanai. "Pokud umělá inteligence zaznamená podobné sekvence u následujících pacientů, pak je na základě toho schopen diagnostikovat depresivní stav v nich."
Testovací studie prokázaly úspěšnou diagnózu deprese v 77% případů. To je nejlepší výsledek, který byl zaznamenán u všech dříve testovaných modelů, které "pracovaly" s jasně strukturovanými testy a dotazníky.
Odborníci navrhují používání umělé inteligence v praxi? Bude v základně následných modelů "inteligentních" asistentů? Z tohoto důvodu vědci dosud nevyjádřili svůj názor.
Informace o studii jsou zveřejněny na internetových stránkách Massachusetts Institute of Technology. Také to lze nalézt podrobně na stránkách.http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[1]