Ιατρικός εμπειρογνώμονας του άρθρου
Νέες δημοσιεύσεις
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι σε θέση να αναγνωρίζει την κατάθλιψη
Τελευταία επισκόπηση: 02.07.2025
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 αναγνωριστεί η κατάθλιψη, ειδικά στα αρχικά της στάδια; Υπάρχουν μέθοδοι για τη βελτιστοποίηση της διάγνωσης; Αυτά είναι τα ερωτήματα που έχουν θέσει οι επιστήμονες στον εαυτό τους.
Πριν από τη διάγνωση της κατάθλιψης, ένας επαγγελματίας υγείας πρέπει να κάνει μια δύσκολη δουλειά: να συλλέξει όλα τα πιθανά δεδομένα για τον ασθενή, να παρουσιάσει μια πλήρη εικόνα της παθολογίας, να αναλύσει τα χαρακτηριστικά του σχηματισμού της προσωπικότητας και του τρόπου ζωής του ατόμου, να παρακολουθήσει τυχόν πιθανά συμπτώματα και να ανακαλύψει τους λόγους που θα μπορούσαν έμμεσα να επηρεάσουν την ανάπτυξη της νόσου. Επιστήμονες που εκπροσωπούν το Τεχνολογικό Ινστιτούτο της Μασαχουσέτης έχουν σχεδιάσει ένα μοντέλο που μπορεί να προσδιορίσει την κατάθλιψη σε ένα άτομο χωρίς να θέσει συγκεκριμένες ερωτήσεις τεστ, βασιζόμενοι μόνο στα χαρακτηριστικά της συνομιλίας και στο γραπτό ύφος.
Όπως εξηγεί ένας από τους επικεφαλής του ερευνητικού έργου, ο Tuki Alhanai, το πρώτο «καμπανάκι κινδύνου» σχετικά με την παρουσία κατάθλιψης μπορεί να ηχήσει με ακρίβεια κατά τη διάρκεια μιας συνομιλίας με έναν ασθενή, ανεξάρτητα από τη συναισθηματική κατάσταση του ατόμου εκείνη τη στιγμή. Προκειμένου να επεκταθεί το διαγνωστικό μοντέλο, είναι απαραίτητο να ελαχιστοποιηθεί ο αριθμός των περιορισμών που εφαρμόζονται στις πληροφορίες: είναι απαραίτητο να διεξαχθεί μόνο μια συνηθισμένη συνομιλία, επιτρέποντας στο μοντέλο να αξιολογήσει την κατάσταση του ασθενούς κατά τη διάρκεια μιας φυσικής συνομιλίας.
Οι ερευνητές ονόμασαν το μοντέλο που δημιούργησαν «χωρίς συμφραζόμενα» επειδή δεν υπήρχαν περιορισμοί στις ερωτήσεις που τέθηκαν ή στις απαντήσεις που ακούστηκαν. Χρησιμοποιώντας μια τεχνική διαδοχικής μοντελοποίησης, οι ερευνητές τροφοδότησαν το μοντέλο με κείμενο και ηχητικές εκδοχές συνομιλιών με ασθενείς με και χωρίς καταθλιπτικές διαταραχές. Καθώς οι ακολουθίες συσσωρεύονταν, αναδύονταν μοτίβα - για παράδειγμα, η τυπική συμπερίληψη λέξεων όπως «λυπημένος», «πτώση» και μονότονα ακουστικά σήματα στη συνομιλία.
«Το μοντέλο αναγνωρίζει την λεκτική ακολουθία και αξιολογεί τα μαθησιακά μοτίβα ως τους πιο πιθανούς παράγοντες που υπάρχουν σε ασθενείς με και χωρίς κατάθλιψη», εξηγεί ο καθηγητής Alhanai. «Στη συνέχεια, εάν η τεχνητή νοημοσύνη παρατηρήσει παρόμοιες ακολουθίες σε επόμενους ασθενείς, μπορεί να τους διαγνώσει ως πάσχοντες από κατάθλιψη».
Οι δοκιμαστικές δοκιμές κατέδειξαν επιτυχή διάγνωση κατάθλιψης από το μοντέλο στο 77% των περιπτώσεων. Αυτό είναι το καλύτερο αποτέλεσμα που έχει καταγραφεί μεταξύ όλων των προηγουμένως δοκιμασμένων μοντέλων που «λειτούργησαν» με σαφώς δομημένα τεστ και ερωτηματολόγια.
Σκοπεύουν οι ειδικοί να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη στην πράξη; Θα συμπεριληφθεί στη βάση των επόμενων μοντέλων «έξυπνων» βοηθών; Οι επιστήμονες δεν έχουν ακόμη εκφράσει τη γνώμη τους επί του θέματος.
Πληροφορίες σχετικά με τη μελέτη δημοσιεύονται στον ιστότοπο του Τεχνολογικού Ινστιτούτου της Μασαχουσέτης. Μπορείτε επίσης να τις βρείτε λεπτομερώς στις σελίδες http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[ 1 ]