К сожалению, сайт не работает без включенного JavaScript. Пожалуйста, включите JavaScript в настройках вашего броузера.

Распознать депрессию: роботы станут психиатрами

Фото Getty Images
Фото Getty Images
В Массачусетском институте технологий разработана модель нейронной сети, способная распознавать в устной и письменной речи человека признаки того, что он страдает депрессией

В классическом тесте Тьюринга происходит беседа между искусственным интеллектом и человеком. Если человек приходит к выводу, что в ответах собеседника что-то не так — возможно, он разговаривает с бездушной машиной, — считается, что искусственный интеллект завалил экзамен. Пока компьютер способен пройти тест Тьюринга только в самом примитивном виде. Однако машины, оказывается, умеют кое-что другое: они и сами могут проанализировать речь человека и понять, что с этим человеком не все так просто. Например, что он страдает психическим расстройством.

На конференции Interspeech 2018, проходящей в эти дни в Индии, представлена работа ИТ-специалистов из Массачусетса. Их программа анализирует человеческую речь — например, аудиоинтервью или письменные ответы на вопросы — и с высокой точностью предсказывает, страдает ли собеседник депрессией.

По данным специалистов, симптомы большого депрессивного расстройства (БДР) хотя бы раз в жизни испытывал каждый шестой житель планеты. Большинство таких состояний остается недиагностированным, однако в развитых странах это одна из самых частых причин обращения пациентов за профессиональной психиатрической помощью. Кроме БДР, специалисты нередко говорят о депрессии как симптоме других психических состояний. Суммарный экономический ущерб от депрессии приближается к ста миллиардам долларов в год.

 

Для первичной диагностики депрессии и БДР психиатр задает пациенту целый ряд вопросов о его образе жизни, настроении, привычках. На основании ответов делаются выводы о наличии симптомов расстройства. Компьютер уже давно пришел на помощь врачам-психиатрам: разработаны компьютерные тесты, где пациент должен ответить на определенный набор вопросов, а алгоритм оценивает вероятность наличия заболевания. Однако эти тесты используют фиксированный набор вопросов, что сужает область их применимости.

Алгоритм, предложенный специалистами из Кембриджа, устроен по-другому. Он способен анализировать любой вид человеческой речи и не привязан к определенным вопросам и даже темам разговора. Такая программа может, к примеру, стать основой приложения для смартфона, которое будет анализировать характеристики речи владельца и своевременно предупреждать его о необходимости визита к специалисту. Свой подход авторы назвали «бесконтекстным моделированием».

 

Самообучающийся алгоритм, построенный по принципам нейронной сети, получил в свое распоряжение большую выборку образцов речи разных людей, среди которых были пациенты с БДР. Компьютер выделил в них характерные признаки заболевания. Например, человек, страдающий депрессией, чаще использует определенные слова-маркеры («грустно» или «хуже»), речь его более монотонна и характеризуется понижающейся интонацией, паузы между словами длиннее, а темп речи замедлен. Все эти признаки и раньше ассоциировались с депрессией, но в данном случае алгоритм сам принимал решение, насколько тот или иной признак показателен и надежен.

Эффективность программы оценивалась по двум параметрам: какая доля страдающих депрессией была выявлена алгоритмом и у какой доли пациентов, которых программа сочла страдающими депрессией, действительно был такой диагноз, поставленный врачом-психиатром. Средние результаты: 71% и 83% соответственно. Подобная точность была совершенно недоступна всем предыдущим алгоритмам. Интересно, что компьютеру оказалось проще анализировать письменную речь: для постановки диагноза было достаточно в среднем семи ответов на произвольные вопросы, тогда как при анализе устной речи требовалось около тридцати произнесенных фраз.

Как это нередко бывает с алгоритмами искусственного интеллекта, исследователям пока неясно, какие именно речевые паттерны преимущественно использует машина для принятия решения. Это им предстоит установить. Другое направление работы — использовать алгоритм для диагностики других психических состояний, например, деменции.

 

Мы в соцсетях:

Мобильное приложение Forbes Russia на Android

На сайте работает синтез речи

иконка маруси

Рассылка:

Наименование издания: forbes.ru

Cетевое издание «forbes.ru» зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций, регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации: серия Эл № ФС77-82431 от 23 декабря 2021 г.

Адрес редакции, издателя: 123022, г. Москва, ул. Звенигородская 2-я, д. 13, стр. 15, эт. 4, пом. X, ком. 1

Адрес редакции: 123022, г. Москва, ул. Звенигородская 2-я, д. 13, стр. 15, эт. 4, пом. X, ком. 1

Главный редактор: Мазурин Николай Дмитриевич

Адрес электронной почты редакции: press-release@forbes.ru

Номер телефона редакции: +7 (495) 565-32-06

На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации)

Перепечатка материалов и использование их в любой форме, в том числе и в электронных СМИ, возможны только с письменного разрешения редакции. Товарный знак Forbes является исключительной собственностью Forbes Media Asia Pte. Limited. Все права защищены.
AO «АС Рус Медиа» · 2024
16+