БОТ-ТЕРАПЕВТ НАУЧИЛСЯ ДИАГНОСТИРОВАТЬ ДЕПРЕССИЮ, АНАЛИЗИРУЯ КОЛИЧЕСТВО ГЛАСНЫХ ЗВУКОВ В РЕЧИ ПАЦИЕНТОВ

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


  Исследователи из Университета Южной Калифорнии научили бота-психотерапевта SimSensei диагностировать у пациентов депрессию и посттравматический синдром, подсчитывая количество гласных звуков в их речи.

Учёные создали программу-психотерапевта SimSensei в 2013 году. SimSensei беседует с пациентами, анализируя их позы, жесты, мимику и выражение лица. По словам разработчиков, их программа правильно определяет диагноз в 90% случаев. Теперь она будет также учитывать речевые особенности пациентов.

Эта доработка основана на многолетних исследованиях, которые доказали взаимосвязь между психическими расстройствами и изменениями речи. Например, у пациентов с депрессией, как правило, снижается скорость артикуляции, они делают больше пауз между словами, их речь становится тихой, монотонной и невыразительной. В состоянии депрессии люди употребляют много местоимений и конкретных существительных, избегая при этом прилагательных. При изучении этих особенностей Университет Южной Калифорнии обратил внимание на ещё один нюанс: в речи пациентов с диагнозом «депрессия» либо «ПТСР» присутствует меньше гласных звуков по сравнению с обычными респондентами. На слух это определить практически невозможно, но с такой задачей легко справляется искусственный интеллект.

Алгоритм SimSensei проанализировал аудиозаписи 253 пациентов, у которых на основании стандартных опросников были выявлены симптомы депрессии или посттравматического синдрома. Он использовал k-means (метод k-средних)- наиболее популярный метод кластеризации, то есть разделение множества входных данных на группы данных, сосредоточенных вокруг средних значений. Полученные кластеры гласных звуков SimSensei сопоставил с «нормальными» - то есть характерными для людей без симптомов ПТСР и депрессии. Результаты исследования опубликовал журнал IEEE Transactions on Affective Computing. По словам учёных, эта разница оказалась не очень велика, но её достаточно, чтобы добавить алгоритм SimSensei к диагностике ментальных заболеваний. Например, в 2009 году мета-исследование 50000 пациентов показало, что в 50% случаев врачи диагностируют депрессию ошибочно.

Недавно бостонская компания Sonde Health пообещала разработать программу, которая поможет определить у пациентов депрессию, а также проблемы с дыхательной и сердечно-сосудистой системами на основе анализа речи пациента. Компания использует запатентованную технологию ученых Массачусетского технологического института.

В июне Google совместно с Mayo Clinic и Гарвардской медицинской школой создали алгоритм, который будет «диагностировать» болезнь, анализируя поисковые запросы с описанием симптомов.


Источник: motherboard.vice.com

Комментарии: