Тревожность и депрессия, несмотря на достаточно широкую распространённость, довольно сложно диагностировать. Для верной постановки такого диагноза эксперты часто проводят определённые обследования, а также обращаются к помощи специально разработанных опросников. Однако традиционные методы не только неприятны для пациентов, но ещё и обходятся дорого. Такой серьёзный недостаток побуждает специалистов искать новые, более простые способы обнаружения расстройств депрессивного спектра.
В ходе нового исследования, проведённого в Медицинском центре при Вермонтском университете, учёные также использовали возможности искусственного интеллекта. Однако в этот раз они настроили алгоритм таким образом, чтобы выявить симптомы тревожности и депрессии в речи маленьких детей.
Эксперты заинтересовались именно этой проблемой, потому что дети в возрасте 3–8 лет (именно столько было испытуемым) не могут описать своё психическое состояние и даже просто пожаловаться на него. В результате проблемы развивающейся психики ребёнка остаются не выявленными. Позже такие "недосмотры" могут приводить к серьёзным нарушениям, включая расстройства личности и суицидальные наклонности.
"Нам необходим быстрый объективный тест, позволяющий уловить страдания ребёнка. Большинству детей младше восьми лет диагноз не ставится", – объясняет важность проблемы в пресс-релизе университета ведущий автор нового исследования клинический психолог Эллен МакГиннис (Ellen McGinnis).
МакГиннис совместно с коллегами работала с группой, состоящей из 71 ребёнка. Все дети подвергались разновидности социально–психологического стрессового тестирования. Оно вызывает состояние небольшого контролируемого стресса и тревоги у участников.
Каждый ребёнок в ходе испытаний получил задание рассказать короткую трёхминутную интересную историю, в то время как строгий судья наблюдал и давал нейтральные или негативные оценки. Кроме того, время от времени в течение тестирования речь детей прерывал неожиданный звуковой сигнал.
"Тест был разработан таким образом, чтобы спровоцировать стресс и внушить детям мысль, что их кто–то оценивает", – поясняет МакГиннис изданию New Atlas.
Во время тестирования также работал алгоритм машинного обучения, который анализировал речь детей.
Полученные результаты учёные сравнили с данными, собранными в ходе традиционных методов диагностики депрессивных расстройств. В итоге исследователям удалось идентифицировать некоторые характеристики речи, которые, по-видимому, указывают на скрытую депрессию и тревожность у ребёнка.
Так, дети с тревожностью и неявными симптомами депрессии говорили тихим голосом, использовали повторяющиеся речевые конструкции, а также демонстрировали повышенную возбудимость в ответ на звуковые сигналы.
По словам Эллен МакГиннис, полученная картина отражает характерные симптомы, встречающиеся при депрессии: монотонная речь, постоянное повторение одних и тех же рассказов.
Явное преимущество метода, пусть и продемонстрированное пока лишь в небольшом исследовании, – его эффективность. Алгоритм может выдавать результаты спустя секунды после завершения теста.
В настоящее время коллектив Вермонтского университета рассматривает возможность внедрения предложенного ими способа диагностики в повседневную клиническую практику. Такой универсальный скрининг можно было бы проводить, например, с помощью приложения для смартфона.
По заявлению авторов работы, опубликованной в издании Journal of Biomedical and Health Informatics, алгоритм способен выявлять проблемы у детей с точностью до 80 процентов, что вполне сопоставимо с точностью специальных опросников.
Больше проверенных новостей науки читайте на нашем сайте https://nauka.vesti.ru .