Ученые Томского государственного университета (ТГУ) работают над технологией, которая позволит искусственному интеллекту определять автоматически признаки наличия депрессии у человека. По данным Всемирной организации здравоохранения, ежегодно в мире от этого недуга страдают около 280 миллионов человек. Нередко это приводит к суицидам. Поэтому крайне важна своевременная диагностика депрессивного состояния, хотя зачастую страдающие люди на него не жалуются.
Автор нового проекта предлагает минимизировать человеческий фактор в вопросе определения депрессии. На данном этапе собирается библиотека данных для обучения ИИ, а также тестируются нейросети для подбора оптимального варианта. Рабочая система должна определять недуг, выявляя характерные речевые паттерны. Обучается искусственный интеллект на текстовых материалах, а также аудио- и видеозаписях, сделанных во время приемов у врача. Нейросеть находит типичные обороты и комбинации, которые говорят о наличии расстройства, даже если человек сам этого не замечает.
Но речевой набор — это лишь один их трех компонентов в работе нейросети. Вторым элементом станут данные электроэнцефалографии (ЭЭГ). Науке уже известны конкретные ЭЭГ-сигнатуры, характерные для депрессии. Поэтому следует обучить ИИ только их выявлять автоматически.
Третий компонент — это генетическая информация. Поскольку современные технологии сделали секвенирование генома человека более доступным, этот инструмент также применяют в диагностических целях. Этот блок данных скорее будет носить справочный характер, поскольку генетическая предрасположенность не обязательно означает будущего проявления депрессии. В совокупности же все три элемента могут дать полноценную картину, которую в любом случае предстоит проанализировать врачу. Только теперь ему в этом поможет искусственный интеллект в качестве вспомогательного ресурса.
После сбора данных и выбора архитектуры нейросети авторы проекта займутся обучением и тестированием ИИ для дальнейшего внедрения в работу.
Ранее мы рассказывали, что ученые раскрыли секрет сохранения эмоционального благополучия в одиночестве.
