Международная команда нейробиологов компании «Берингер Ингельхайм» разработала программу, анализирующую речь и выявляющую психические расстройства на ранней стадии. Ученые планируют обучить программу распознавать речевые паттерны, характерные для таких заболеваний, например, обеднение речи или необычные интонации, и подавать сигнал тревоги.
У большинства пациентов (75%) шизофрения развивается в возрасте от 16 до 25 лет и прогрессирует с течением времени. При выявлении и лечении заболевания на ранней стадии процесс может быть значительно замедлен или даже полностью остановлен, но сложность заключается в том, что биомаркеров, которые можно было бы интерпретировать однозначно, не существует, а первые симптомы неспецифичны, что затрудняет раннее выявление заболевания. Например, больные, как правило, стараются изолироваться от общества, становятся безэмоциональными, у них меняется режим сна. Человеку или его близким может быть сложно истрактовать такие состояния верно, а вот новому приложению для диагностики будет достаточно ответов пациента всего на несколько вопросов.
Слова, слоги, предложения, интонацию и ритм можно комбинировать бесконечным количеством способов. «Программное обеспечение для цифрового распознавания речи может читать между строк и использовать алгоритмы для идентификации паттернов и логических связей, – заявил Кристоф Эшенфельдер (Christoph Eschenfelder), ответственный за разработку продукта в рамках цифрового исследовательского проекта «Обработка речи при патологиях» компании «Берингер Ингельхайм». – Мы инициировали клинические исследования с целью изучения возможностей использования искусственного интеллекта для анализа речи при диагностике таких расстройств, как болезнь Альцгеймера или шизофрения».
В рамках тестов системы участники общались с психологами в рамках интервью, основанных на особой системе вопросов, после чего сложные алгоритмы анализировали оцифрованную речь. Затем речевые сигналы преобразовывались в графические изображения, отображающие структуру предложения, значение, интонацию и ритм элементов (надеемся, это не эмодзи). С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения система учится распознавать и классифицировать различные паттерны речи и выявлять те, что свидетельствуют о развитии болезни.
