Представьте, что появился простой и быстрый тест наподобие измерения температуры или артериального давления, который мог бы точно определить тревожное расстройство или предсказать возможный рецидив депрессии.
В распоряжении медицинских работников есть множество инструментов для оценки физического состояния пациента, но нет надежных биомаркеров – объективных показателей психического здоровья человека.
Определение депрессии по голосу: реальность или миф?
Некоторые исследователи полагают, что звучание вашего голоса может быть ключом к пониманию вашего психического состояния. И искусственный интеллект отлично подходит для выявления таких изменений, которые трудно или невозможно заметить другим способом.
В результате появился ряд приложений и онлайн-инструментов, предназначенных для отслеживания психического состояния, а также программ, которые в режиме реального времени оценивают психическое здоровье для телемедицинских служб и колл-центров.
Психологам давно известно, что некоторые проблемы с психическим здоровьем можно выявить, анализируя не только то, что говорит человек, но и то, как он это говорит.
Как отмечает специалисты, речь пациентов с депрессией обычно более монотонная, ровная и тихая. У них также сужен тембральный диапазон и снижена громкость голоса. Они чаще делают паузы и остановки в речи.
В свою очередь, у пациентов, испытывающих тревогу, наблюдается большее напряжение в теле, что также может влиять на звучание их голоса. По словам ученых, они обычно говорят быстрее и испытывают затруднения с дыханием.
Сегодня исследователи машинного обучения применяют эти характеристики голоса для прогнозирования депрессии и тревоги, а также других психических заболеваний, таких как шизофрения и посттравматическое стрессовое расстройство. Алгоритмы глубокого обучения позволяют выявить дополнительные закономерности и особенности, которые могут быть скрыты даже от опытных специалистов в коротких аудиозаписях.
Хотя искусственный интеллект не может решить проблему нехватки квалифицированных специалистов в области психического здоровья, есть надежда, что он поможет снизить барьеры для постановки правильного диагноза. Кроме того, технологии могут помочь врачам выявлять пациентов, которые, возможно, не решаются обращаться за медицинской помощью, а также облегчат самоконтроль между посещениями.
Возможные сложности
- Одна из проблем, связанных с развитием подобных технологий машинного обучения, – это предвзятость алгоритмов.
Важно, чтобы программы работали одинаково для всех пациентов вне зависимости от возраста, пола, этнической принадлежности, национальности и других демографических критериев.
- Ещё одна серьёзная проблема в этой развивающейся области – конфиденциальность, особенно голосовых данных, которые могут быть использованы для идентификации личности.
Даже когда пациенты соглашаются на запись, вопрос о согласии иногда неоднозначен. Некоторые программы анализа голоса используют записи не только для оценки психического здоровья пациента, но и для разработки и улучшения своих алгоритмов.
- Кроме того, пациенты могут с недоверием относиться к машинному обучению и так называемым алгоритмам «чёрного ящика», принцип работы которых непонятен даже их создателям.
Технология голосового анализа, основанная на искусственном интеллекте, пока является перспективным, но не до конца проверенным инструментом. Возможно, в будущем она станет привычным способом измерения уровня нашего психического благополучия.