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.
Mākslīgais intelekts spēj atpazīt depresiju
Raksta medicīnas eksperts
Pēdējā pārskatīšana: 02.07.2025
Kāpēc depresiju ir tik grūti atpazīt, īpaši tās agrīnajās stadijās? Vai ir metodes, kā optimizēt diagnozi? Šos jautājumus zinātnieki ir uzdevuši sev.
Pirms depresijas diagnosticēšanas medicīnas speciālistam jāveic sarežģīts darbs: jāapkopo visi iespējamie dati par pacientu, jāsniedz pilnīgs patoloģijas priekšstats, jāanalizē personības veidošanās un cilvēka dzīvesveida īpatnības, jāizseko iespējamiem simptomiem un jānoskaidro iemesli, kas varētu netieši ietekmēt slimības attīstību. Masačūsetsas Tehnoloģiju institūta zinātnieki ir izstrādājuši modeli, kas var noteikt depresiju cilvēkam, neuzdodot konkrētus testa jautājumus, pamatojoties tikai uz sarunvalodas īpašībām un rakstīšanas stilu.
Kā skaidro viens no pētniecības projekta vadītājiem Tuki Alhanai, pirmais “trauksmes zvans” par depresijas klātbūtni var atskanēt tieši sarunas laikā ar pacientu, neatkarīgi no cilvēka emocionālā stāvokļa šajā brīdī. Lai paplašinātu diagnostikas modeli, ir jāsamazina informācijai piemēroto ierobežojumu skaits: ir jāveic tikai parasta saruna, ļaujot modelim novērtēt pacienta stāvokli dabiskas sarunas laikā.
Pētnieki savu izveidoto modeli nosauca par “konteksta brīvu”, jo nebija nekādu ierobežojumu attiecībā uz uzdotajiem jautājumiem vai dzirdētajām atbildēm. Izmantojot secīgas modelēšanas tehniku, pētnieki modelim pievienoja sarunu teksta un audio versijas ar pacientiem ar un bez depresijas traucējumiem. Secībām uzkrājoties, parādījās modeļi, piemēram, tādu vārdu kā “skumji”, “kritums” un monotonu dzirdes signālu standarta iekļaušana sarunā.
“Modelis atpazīst verbālo secību un novērtē apgūtos modeļus kā visticamākos faktorus, kas pastāv pacientiem ar un bez depresijas,” skaidro profesors Alhanai. “Pēc tam, ja mākslīgais intelekts pamana līdzīgas secības nākamajiem pacientiem, tas var diagnosticēt viņiem depresiju.”
Testa pētījumi pierādīja veiksmīgu depresijas diagnozi, izmantojot modeli, 77% gadījumu. Šis ir labākais rezultāts, kas reģistrēts starp visiem iepriekš pārbaudītajiem modeļiem, kuri "strādāja" ar skaidri strukturētiem testiem un anketām.
Vai eksperti plāno izmantot mākslīgo intelektu praksē? Vai tas tiks iekļauts turpmāko "viedo" asistentu modeļu bāzē? Zinātnieki vēl nav pauduši savu viedokli šajā jautājumā.
Informācija par pētījumu ir publicēta Masačūsetsas Tehnoloģiju institūta tīmekļa vietnē. Detalizēti to var atrast arī lapās http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[ 1 ]