^
A
A
A

A mesterséges intelligencia képes felismerni a depressziót.

 
, Orvosi szerkesztő
Utolsó ellenőrzés: 18.05.2024
 
Fact-checked
х

Minden iLive-tartalmat orvosi szempontból felülvizsgáltak vagy tényszerűen ellenőriznek, hogy a lehető legtöbb tényszerű pontosságot biztosítsák.

Szigorú beszerzési iránymutatásunk van, és csak a jó hírű média oldalakhoz, az akadémiai kutatóintézetekhez és, ha lehetséges, orvosilag felülvizsgált tanulmányokhoz kapcsolódik. Ne feledje, hogy a zárójelben ([1], [2] stb.) Szereplő számok ezekre a tanulmányokra kattintható linkek.

Ha úgy érzi, hogy a tartalom bármely pontatlan, elavult vagy más módon megkérdőjelezhető, jelölje ki, és nyomja meg a Ctrl + Enter billentyűt.

18 January 2019, 09:00

Miért olyan nehéz felismerni a depressziót, különösen a korai szakaszokban? Vannak-e módszerek a diagnosztika optimalizálására? Az ilyen kérdéseket a tudósok határozzák meg.

A „ depresszió ” diagnózisának megfogalmazása előtt az orvosnak nehéz feladatot kell végeznie: összegyűjti az összes lehetséges adatot a páciensről, teljes képet adhat a patológiáról, elemezheti a személyiségképződés jellemzőit és az ember életmódját, kövesse az esetleges tüneteket, megtudhatja, hogy milyen okok lehetnek közvetett hatások fájdalmas állapot kialakulása. A Massachusetts Institute of Technology-t képviselő tudósok olyan modellt dolgoztak ki, amely képes érzékelni a depressziót egy személyben anélkül, hogy konkrét vizsgálati kérdéseket vetnének fel, kizárólag a beszélgetési jellemzők és az írott stílus alapján.

A kutatási projekt egyik vezetője, a támogatás Alhanai, elmagyarázza, hogy a depresszió jelenlétéről az első „harang” hallható a beteg beszélgetése során, függetlenül az adott személy érzelmi állapotától egy adott időpontban. A diagnózis modelljének kibővítése érdekében minimálisra kell csökkenteni az információkra vonatkozó korlátozások számát: minden szükséges, hogy egy szokásos beszélgetést folytassunk, lehetővé téve a modellnek a beteg állapotának értékelését egy természetes beszélgetés során.

A szakértők a létrehozott modellt „kívülről” nevezték el, mivel a kérdéseket vagy a válaszokat nem hallották. A szekvenciális modellezés módszerével a kutatók szöveges és hangverziók modelljeit küldték a beszélgetéseknek a depressziós betegségekben szenvedő és nem szenvedő betegekkel. A szekvenciák felhalmozódása során a törvények jöttek a felszínre - például az ilyen szavak „szomorú”, „bukás” a standard beszélgetésbe való beépítése, valamint a hallható monoton jelek.

„A modell megkülönbözteti a verbális következetességet és értékeli az elismert mintákat a depresszióban szenvedő és nem szenvedő betegeknél a leginkább lehetséges tényezők formájában” - magyarázza Alkhanai professzor. „Továbbá, ha a mesterséges intelligencia hasonló szekvenciákat észlel a következő betegekben, akkor ennek alapján képes a depressziós állapotot diagnosztizálni.”

A vizsgálati kísérletek az esetek 77% -ánál bizonyították a depresszió sikeres diagnózisát. Ez a legjobb eredmény, amelyet a korábban tesztelt modellek között rögzítettek, amelyek egyértelműen strukturált tesztekkel és kérdőívekkel dolgoztak.

A szakértők javasolják a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazását? Ő lesz az „okos” asszisztensek következő modelljeinek alapja? Ebből a szempontból a tudósok még nem fejezték ki véleményüket.

A tanulmány adatait a Massachusetts Institute of Technology honlapján teszik közzé. Az oldalakon részletesen megtalálható.http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf

trusted-source[1]

You are reporting a typo in the following text:
Simply click the "Send typo report" button to complete the report. You can also include a comment.