Исследователи из MIT разработали нейросеть, которая анализируя произвольную речь определяет, находится ли человек в депрессии. Точность диагностики болезни составила 71%. По данным ВОЗ депрессия распространена во всем мире, от нее страдает 300 миллионов человек, это одна из самых частых причин инвалидноcти. 800 000 человек ежегодно совершают самоубийства, группа риска — молодые люди в возрасте 16-29 лет.
Разработчики обучили и протестировали нейросеть на базе данных из 142 аудио, текстов и видеороликов пациентов с проблемами психического здоровья. Из всех испытуемых в наборе данных 28 (20%) были помечены как депрессия. С текстом модель определяет депрессию, используя в среднем 7 ответов на вопросы. В случае с аудио, алгоритму требуется проанализировать 30 ответов.
Алгоритм
Исследователи использовали метод sequence modelling для обработки речи, по очереди подавая текстовые и аудиоданные здоровых людей и пациентов с депрессией. По мере накопления информации, модель запоминала речевые схемы, фразы, звучание голоса людей с расстройствами и без. Модель превосходит в точности предыдущие разработки для определения депрессии. Ключевое достижение в том, что нейросеть способна выявлять паттерны в произвольной речи, а не в ответах на вопросы о психическом состоянии.
Метод планируют использовать в разработках для выявления депрессии в естественном разговоре. Например, для создания мобильных приложений, которые анализируют текст и голос пользователя и предупреждают, если обнаруживают депрессивные признаки.
