Ученые НГУ научили нейросеть диагностировать депрессию по голосу
Новый и эффективный метод выявления депрессивного состояния человека разработали ученые кафедр психологии личности и клинической психологии Института медицины и медицинских технологий Новосибирского государственного университета (ИММТ НГУ). На основе более 90 интервью исследователи обучили нейросетевую модель классифицирует речь по уровням выраженности депрессии.
Фото: создано с помощью нейросети GigaChat
По информации Всемирной организации здравоохранения, только в прошлом году симптомы депрессивного состояния были выявлены у 332 миллионов жителей планеты. Депрессия может при этом может проявляться как самостоятельное заболевание, так и расстройство, сопутствующее другим болезням, в том числе соматическим.
Традиционные методы, применяемые врачами общей практики, зачастую не позволяют выявить депрессию. Проблема в том, что она нередко маскируется под соматические расстройства, такие, как, например, неопределенные боли, общее ухудшение самочувствия, проблемы с сердцем и пищеварением. Причину возникновения симптомов в этих случаях установить довольно сложно, а зачастую и невозможно. Врачи общей практики, как правило, не обладают для достаточным для этого временем и квалификацией.
Выявить расстройство можно с помощью анализа объективных показателей депрессии. Один из них — голос пациента. Дело в том, что человек не в состоянии контролировать его для того, чтобы скрыть симптомы депрессии или, напротив, преувеличить их. Поэтому анализ акустических характеристик голоса позволяет довольно точно установить, страдает ли человек расстройством.
В ходе исследования специалисты ИММТ НГУ использовали традиционный опросник для самодиагностики определения депрессии пациента. Пациенту, в частности, предлагают сообщить как часто в течение последних двух недель его беспокоили характерные для депрессии проблемы. Например, отсутствие желания что-либо делать, накрушение сна и (или) питания, подавленность, общая слабость и т. д. (всего девять показателей). Каждая из проблем оценивается в баллах с учетом частоты проявления: ни разу — 0 баллов, несколько дней — 1 балл, в течение недели — 2 балла, почти каждый день — 3 балла. Такой метод нельзя считать объективным в силу того, что пациент может быть не до конца искренним.
Новосибирские ученые решили оценивать не только содержание ответов, но и анализ акустических характеристик голоса в тот момент, когда пациент отвечает. Для этого они использовали самообучаемую нейросетевую модель на базе которой работает система распознавания речи, разработанная создателями известной соцсети. С помощью созданного специалистам университета приложения модель не только распознает слова, но и анализирует голос, классифицируя речь по четырем уровням выраженности депрессии — от отсутствия симптомов до тяжелой формы. Точность результатов такого анализа — более 90%. В дальнейшем ученые планируют усовершенствовать разработку таким образом, чтобы с ее помощью можно было диагностировать другие психические расстройства.
Свежие комментарии