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 ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-07-13 00:09 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: |
|