Ιατρικός εμπειρογνώμονας του άρθρου
Νέες δημοσιεύσεις
Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι σε θέση να αναγνωρίσει την κατάθλιψη.
Τελευταία επισκόπηση: 16.10.2021
Όλα τα περιεχόμενα του iLive ελέγχονται ιατρικά ή ελέγχονται για να διασφαλιστεί η όσο το δυνατόν ακριβέστερη ακρίβεια.
Έχουμε αυστηρές κατευθυντήριες γραμμές προμήθειας και συνδέουμε μόνο με αξιόπιστους δικτυακούς τόπους πολυμέσων, ακαδημαϊκά ερευνητικά ιδρύματα και, όπου είναι δυνατόν, ιατρικά επισκοπικά μελέτες. Σημειώστε ότι οι αριθμοί στις παρενθέσεις ([1], [2], κλπ.) Είναι σύνδεσμοι με τις οποίες μπορείτε να κάνετε κλικ σε αυτές τις μελέτες.
Εάν πιστεύετε ότι κάποιο από το περιεχόμενό μας είναι ανακριβές, παρωχημένο ή αμφισβητήσιμο, παρακαλώ επιλέξτε το και πατήστε Ctrl + Enter.
Γιατί είναι τόσο δύσκολο να αναγνωρίσουμε την κατάθλιψη, ειδικά στα αρχικά στάδια; Υπάρχουν μέθοδοι για τη βελτιστοποίηση των διαγνωστικών; Τέτοιες ερωτήσεις τίθενται από τους επιστήμονες.
Πριν από τη διάγνωση της « κατάθλιψης », ο ιατρός πρέπει να κάνει μια δύσκολη δουλειά: να συγκεντρώσει όλα τα πιθανά στοιχεία για τον ασθενή, να παρουσιάσει μια ολοκληρωμένη εικόνα της παθολογίας, να αναλύσει τα χαρακτηριστικά του σχηματισμού προσωπικότητας και τον τρόπο ζωής του ατόμου, να παρακολουθήσει τυχόν συμπτώματα, ανάπτυξη μιας οδυνηρής κατάστασης. Οι επιστήμονες που εκπροσωπούν το Ινστιτούτο Τεχνολογίας της Μασαχουσέτης έχουν σχεδιάσει ένα μοντέλο που μπορεί να ανιχνεύει την κατάθλιψη σε ένα άτομο χωρίς να θέτει συγκεκριμένες ερωτήσεις, βασισμένες μόνο σε συζήτηση χαρακτηριστικά και γραπτό στυλ.
Όπως εξηγεί ο Tuki Alhanai, ένας από τους ηγέτες του ερευνητικού προγράμματος, το πρώτο "κουδούνι" για την παρουσία κατάθλιψης μπορεί να ακουστεί κατά τη διάρκεια μιας συνομιλίας με έναν ασθενή, ανεξάρτητα από τη συναισθηματική κατάσταση του ατόμου σε δεδομένη στιγμή. Προκειμένου να επεκταθεί το μοντέλο διάγνωσης, είναι απαραίτητο να ελαχιστοποιηθεί ο αριθμός των περιορισμών που εφαρμόζονται στις πληροφορίες: το μόνο που απαιτείται είναι η διεξαγωγή μιας συνηθισμένης συνομιλίας, επιτρέποντας στο μοντέλο να αξιολογήσει την κατάσταση του ασθενούς κατά τη διάρκεια μιας φυσικής συνομιλίας.
Οι εμπειρογνώμονες αποκαλούσαν το δημιουργημένο μοντέλο "εκτός περιβάλλοντος", λόγω της απουσίας οποιωνδήποτε περιορισμών στις ερωτήσεις που τέθηκαν ή ακούστηκαν απαντήσεις. Χρησιμοποιώντας τη μέθοδο της διαδοχικής μοντελοποίησης, οι ερευνητές έστειλαν μοντέλα κειμένου και ηχητικών εκδόσεων συνομιλιών με ασθενείς που πάσχουν και δεν υποφέρουν από καταθλιπτικές διαταραχές. Κατά τη διάρκεια της συσσώρευσης ακολουθιών, οι νόμοι ήρθαν στην επιφάνεια - για παράδειγμα, η συνηθισμένη ένταξη τέτοιων λέξεων ως "λυπημένος", "πτώση" στη συνομιλία, αλλά και ακουστικών μονοτονικών σημάτων.
"Το μοντέλο διακρίνει τη λεκτική συνέπεια και αξιολογεί τα αναγνωρισμένα μοτίβα με τη μορφή των πλέον πιθανών παρών παραγόντων σε ασθενείς που πάσχουν και δεν υποφέρουν από κατάθλιψη" εξηγεί ο καθηγητής Alkhanai. "Επιπλέον, αν η τεχνητή νοημοσύνη παρατηρήσει παρόμοιες αλληλουχίες στους επόμενους ασθενείς, τότε με βάση αυτό μπορεί να διαγνώσει μια καταθλιπτική κατάσταση σε αυτά."
Δοκιμαστικές δοκιμές κατέδειξαν επιτυχή διάγνωση κατάθλιψης σε 77% των περιπτώσεων. Αυτό είναι το καλύτερο αποτέλεσμα, το οποίο καταγράφηκε μεταξύ όλων των προηγουμένως δοκιμασμένων μοντέλων που "δούλεψαν" με σαφώς δομημένες δοκιμές και ερωτηματολόγια.
Οι εμπειρογνώμονες προτείνουν τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης στην πράξη; Θα είναι στη βάση των επόμενων μοντέλων "έξυπνων" βοηθών; Από αυτή την άποψη, οι επιστήμονες δεν έχουν ακόμη εκφράσει τις απόψεις τους.
Πληροφορίες σχετικά με τη μελέτη δημοσιεύονται στην ιστοσελίδα του Ινστιτούτου Τεχνολογίας της Μασαχουσέτης. Επίσης μπορεί να βρεθεί λεπτομερώς στις σελίδες.http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[1]