Искусственный интеллект, как метод диагностики детской депрессии
Детская депрессия – явление, которое редко диагностируют. Более того, о её существовании мало кто догадывается.
Однако позднее выявление этого психологического расстройства может привести к серьезным проблемам во взрослой жизни, в том числе к суициду, пишет Neuroscience news. Новое исследование опубликованное в Journal of Biomedical and Health Informatics выявило, что искусственный интеллект может диагностировать признаки депрессии и тревожности у детей с помощью анализа речи. Это потенциальная возможность легко и быстро выявить психологические расстройства, которые не всегда диагностируют своевременно.
Один ребенок из пяти страдает тревожностью и депрессией, которые еще известны под названием «расстройства интернализации». Но из-за того, что дети моложе 8 лет не могут четко выразить свои эмоциональные страдания, это задача взрослых – распознать определенные психологические проблемы. Услуги психологов стоят дорого, может быть большая очередь на запись и далеко не все разбираются в признаках тревожности и депрессии. Поэтому дети часто не получают жизненно необходимого лечения.
«Нам нужен быстрый и объективный тест, который поможет вовремя выявить страдания ребенка», – говорит клинический психолог Вермонтского университета и главный автор исследования Эллен МакГиннис. «Большинство детей до 8 лет не получают своевременного диагноза», – добавляет она.
Ранняя диагностика крайне важна, потому что дети лучше переносят лечение пока их мозг находится в процессе развития. Стандартная диагностика – это интервью, которое длится 60-90 минут и требует участия квалифицированного клинического психолога. МакГиннис вместе с командой биоинженеров искала пути, как машинное обучение в медицине сможет сделать процесс диагностики быстрее и надежнее.
Как проходило исследование
Ученые использовали адаптированную версию теста, который должен был вызывать стресс у участников эксперимента – Trier Social Stress Test (TSST). Группа из 71 ребенка в возрасте от 3 до 7 лет должна придумать трехминутную историю. Детям сказали, что их будут оценивать по тому, насколько история интересна. Исследователь, который оценивал рассказы, был строгим и давал либо нейтральный, либо отрицательный отклик.
«Задание должно быть стрессовым, дающее понять детям, что их критикуют», – говорит МакГиннис.
Также детей диагностировали с помощью структурированного клинического интервью и опроса родителей. Затем исследователи использовали алгоритмы машинного обучения для того, чтобы проанализировать статистические показатели каждой детской истории. Искусственный интеллект с точностью до 80% смог выявить детей с диагнозом «расстройства интернализации». Алгоритм смог выявить 8 различных аудио показателей детского вещания, но три из них оказались особенно важными маркерами психологических расстройств: низкий тон голоса с повторением интонаций и высокая интонация как реакция на неожиданный сигнал.
По словам МакГиннис монотонное, низкое звучание отражает состояние человека с депрессией. Автор исследования говорит, что следующий шаг – это развить алгоритм анализа речи до общего скрининга, который смогут использовать клинические психологи. Анализатор речи можно совместить с анализатором движения. Это может помочь выявить детей с риском развития депрессии и тревожности еще до того, как изменения в поведении заметят родители.
