^
A
A
A

Mākslīgais intelekts spēj atpazīt depresiju.

 
, Medicīnas redaktors
Pēdējā pārskatīšana: 18.05.2024
 
Fact-checked
х

Visi iLive saturs ir medicīniski pārskatīts vai pārbaudīts, lai nodrošinātu pēc iespējas lielāku faktisko precizitāti.

Mums ir stingras iegādes vadlīnijas un tikai saikne ar cienījamiem mediju portāliem, akadēmiskām pētniecības iestādēm un, ja vien iespējams, medicīniski salīdzinošiem pārskatiem. Ņemiet vērā, ka iekavās ([1], [2] uc) esošie numuri ir klikšķi uz šīm studijām.

Ja uzskatāt, ka kāds no mūsu saturiem ir neprecīzs, novecojis vai citādi apšaubāms, lūdzu, atlasiet to un nospiediet Ctrl + Enter.

18 January 2019, 09:00

Kāpēc ir tik grūti atpazīt depresiju, īpaši agrīnajos posmos? Vai ir kādas metodes, kā optimizēt diagnostiku? Šādus jautājumus nosaka zinātnieki.

Pirms noskaidrot depresijas diagnozi, ārstam ir jāstrādā sarežģīti: savākt visus iespējamos datus par pacientu, sniegt pilnīgu priekšstatu par patoloģiju, analizēt personības veidošanās īpašības un cilvēka dzīvesveidu, sekot iespējamiem simptomiem, noskaidrot cēloņus, kas varētu netieši ietekmēt sāpīga stāvokļa attīstība. Zinātnieki, kas pārstāv Masačūsetsas Tehnoloģiju institūtu, ir izstrādājuši modeli, kas var noteikt cilvēka depresiju, neradot konkrētus pārbaudes jautājumus, pamatojoties tikai uz sarunvalodas iezīmēm un rakstisku stilu.

Kā viens no pētniecības projekta līderiem Tuki Alhanai, paskaidro, pirmais „zvans” par depresijas klātbūtni var tikt dzirdēts sarunas laikā ar pacientu, neatkarīgi no personas emocionālā stāvokļa noteiktā laikā. Lai paplašinātu diagnozes modeli, ir jāsamazina informācijai piemērojamo ierobežojumu skaits: viss, kas nepieciešams, ir veikt parastu sarunu, ļaujot modelim novērtēt pacienta stāvokli dabiskās sarunas laikā.

Eksperti izveidoja izveidoto modeli “ārpus konteksta”, jo uzdotie jautājumi vai atbildes uz to neatbilda. Izmantojot secīgas modelēšanas metodi, pētnieki nosūtīja teksta un skaņu versiju sarunas ar pacientiem, kas cieš no depresijas traucējumiem un kuriem tie nav. Sēriju uzkrāšanas laikā likumi nonāca pie virsmas - piemēram, šādu vārdu iekļaušana sarunā kā „skumjš”, “kritums”, kā arī klausīšanās monotoni.

„Modelis atdala verbālo konsekvenci un novērtē atzītos modeļus visizplatītāko faktoru formā pacientiem, kas cieš no depresijas un kuri to necieš,” skaidro profesors Alkhanai. “Turklāt, ja mākslīgais intelekts ievēro līdzīgas sekas sekojošiem pacientiem, tad, pamatojoties uz to, viņš spēj diagnosticēt depresīvu stāvokli.”

Testa pētījumi pierādīja veiksmīgu depresijas diagnozi 77% gadījumu. Tas ir labākais rezultāts, kas tika fiksēts starp visiem iepriekš pārbaudītajiem modeļiem, kas „strādāja” ar skaidri strukturētiem testiem un anketām.

Vai eksperti iesaka izmantot mākslīgo intelektu praksē? Vai viņš būs turpmāko „gudro” palīgu modeļu pamatā? Šajā sakarā zinātnieki vēl nav pauduši savu viedokli.

Informācija par pētījumu ir publicēta Masačūsetsas Tehnoloģiju institūta tīmekļa vietnē. Arī to var atrast detalizēti lapās.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.