Różne

AI może teraz wykryć depresję w mowie dziecka

AI może teraz wykryć depresję w mowie dziecka

Nowa sztuczna inteligencja (AI) może teraz wykrywać oznaki niepokoju i depresji w mowie dzieci. Algorytm uczenia maszynowego może zapewnić skuteczny sposób diagnozowania trudnych do wykrycia warunków.

POWIĄZANE: OSTRZEŻENIE SCI-FI! NAUKOWCY MOGĄ TERAZ TŁUMACZYĆ SYGNAŁY MÓZGOWE BEZPOŚREDNIO NA MÓWIĘ

Trudne do zdiagnozowania

Szacuje się, że około jedno na pięć dzieci cierpi na lęk i depresję. Jednak dzieci poniżej ósmego roku życia nie potrafią prawidłowo wyartykułować swoich emocji, co utrudnia dorosłym postawienie diagnozy.

„Potrzebujemy szybkich, obiektywnych testów, aby wykryć dzieci, które cierpią” - powiedziała Ellen McGinnis, psycholog kliniczny z Centrum dla Dzieci, Młodzieży i Rodzin Uniwersytetu Vermont w Vermont i główna autorka badania.

„Większość dzieci poniżej ośmiu lat pozostaje niezdiagnozowana”.

W przypadku zaburzeń zdrowia psychicznego, zwłaszcza zaburzeń internalizacyjnych, kluczowe znaczenie ma wczesna diagnoza. Jeśli zostaną złapane i leczone, gdy ich mózgi wciąż się rozwijają, dzieci mają pozytywne wyniki. Jeśli jednak nie są leczone do późniejszego życia, są bardziej narażone na nadużywanie substancji i samobójstwo.

Zadanie Trier - stres społeczny

Aby przetestować diagnozującą sztuczną inteligencję, naukowcy poddali 71 dzieci w wieku od trzech do ośmiu lat zadanie Trier-Social Stress Task. Jest to protokół mający na celu wywołanie stresu psychicznego.

Dzieciom kazano zaimprowizować trzyminutową historyjkę i doradzono, że zostaną ocenione na podstawie tego, jak interesujące było to. Podczas testu otrzymywali tylko neutralną lub negatywną informację zwrotną.

„Zadanie zostało zaprojektowane tak, aby było stresujące i aby przekonać ich, że ktoś ich osądza” - powiedziała Ellen McGinnis.

Następnie naukowcy wykorzystali algorytm uczenia maszynowego do analizy nagrań dźwiękowych historii każdego dziecka. Wyniki SI były zgodne z wynikami uzyskanymi w ramach ustrukturyzowanego wywiadu klinicznego i kwestionariusza dla rodziców.

„Algorytm był w stanie zidentyfikować dzieci z diagnozą zaburzenia internalizacyjnego z 80% dokładnością, aw większości przypadków było to naprawdę dobre w porównaniu z dokładnością listy kontrolnej rodziców” - powiedział starszy autor badań i inżynier biomedyczny University of Vermont Ryan McGinnis. I udało się to w zaledwie kilka sekund.

Naukowcy twierdzą, że kolejnym krokiem będzie opracowanie nowego algorytmu w uniwersalne narzędzie do badań przesiewowych do użytku klinicznego. Można go przekształcić w aplikację na smartfony, która może zarówno rejestrować, jak i natychmiast analizować wyniki, ostrzegając rodziców o wszelkich potencjalnych problemach.

Badanie zostało opublikowane wJournal of Biomedical and Health Informatics.


Obejrzyj wideo: Jak ustawić kontrolery w Microsoft Flight Simulator (Grudzień 2021).