Исследователи массачусетского технологического института (MIT) разрабатывают нейронную сеть для диагностики депрессии.
Для выявления недуга, врачи обычно задают специфичные вопросы пациентам: о настроении, об образе жизни и прошлых ментальных заболеваниях и определяют их состояние на основании ответов.
В последнее время машинное обучение использовалось как лучший метод для диагностики. Были разработаны модели, которые могут обнаруживать слова и интонации речи, указывающие на наличие депрессии. Однако эти модели предсказывают, подавлен человек или нет, основываясь на конкретных ответах людей на конкретные вопросы. Эти методы точны, но их зависимость от задаваемого вопроса ограничивает круг использования этих моделей.
В презентации на Международной конференции, исследователи MIT подробно описали модель нейронной сети, которая использует простой текст и аудиофайлы из интервью, чтобы обнаружить речевые паттерны, указывающие на наличие депрессии.
Учитывая новые задачи, модель сможет точно определить, находится ли человек в депрессии, не используя при этом какую-либо информацию о вопросах и ответах.
Исследователи надеются, что этот метод может быть использован для разработки инструментов для обнаружения признаков депрессии в обычной беседе. В будущем модель сможет, например, быть использована в мобильных приложениях, которые будут анализировать текст и голос пользователя на наличие ментальных расстройств и при обнаружении, оповестят пользователя.Это может быть очень полезно для тех, кто не может обратиться ко врачу из-за боязни, что что-то может пойти не так, из-за стоимости услуг или расстояния до клиники.
Также исследователи хотят протестировать эти методы для выявления других психических расстройств, например, деменции.