Medisinsk ekspert av artikkelen
Nye publikasjoner
Kunstig intelligens er i stand til å gjenkjenne depresjon
Sist anmeldt: 02.07.2025
Alt iLive-innhold blir gjennomgått med medisin eller faktisk kontrollert for å sikre så mye faktuell nøyaktighet som mulig.
Vi har strenge retningslinjer for innkjøp og kun kobling til anerkjente medieområder, akademiske forskningsinstitusjoner og, når det er mulig, medisinsk peer-evaluerte studier. Merk at tallene i parenteser ([1], [2], etc.) er klikkbare koblinger til disse studiene.
Hvis du føler at noe av innholdet vårt er unøyaktig, utdatert eller ellers tvilsomt, velg det og trykk Ctrl + Enter.
Hvorfor er depresjon så vanskelig å gjenkjenne, spesielt i tidlige stadier? Finnes det metoder for å optimalisere diagnosen? Dette er spørsmålene forskere har stilt seg selv.
Før man kan diagnostisere depresjon, må en lege gjøre en vanskelig jobb: samle inn alle mulige data om pasienten, presentere et fullstendig bilde av patologien, analysere egenskapene ved personlighetsdannelse og personens livsstil, spore eventuelle symptomer og finne ut årsakene som indirekte kan påvirke utviklingen av sykdommen. Forskere fra Massachusetts Institute of Technology har utviklet en modell som kan bestemme depresjon hos en person uten å stille spesifikke testspørsmål, kun basert på samtaleegenskaper og skriftlig stil.
Som en av lederne for forskningsprosjektet, Tuki Alhanai, forklarer, kan den første «alarmklokken» om tilstedeværelsen av depresjon ringe nettopp under en samtale med en pasient, uavhengig av personens emosjonelle tilstand i det øyeblikket. For å utvide den diagnostiske modellen er det nødvendig å minimere antallet begrensninger som gjelder for informasjonen: det er bare nødvendig å gjennomføre en vanlig samtale, slik at modellen kan vurdere pasientens tilstand under en naturlig samtale.
Forskerne kalte modellen de laget «kontekstfri» fordi det ikke var noen begrensninger på spørsmålene som ble stilt eller svarene som ble hørt. Ved hjelp av en sekvensiell modelleringsteknikk matet forskerne modellen med tekst- og lydversjoner av samtaler med pasienter med og uten depressive lidelser. Etter hvert som sekvensene akkumulerte, dukket det opp mønstre – for eksempel standard inkludering av ord som «trist», «falle» og monotone hørbare signaler i samtaler.
«Modellen gjenkjenner den verbale sekvensen og evaluerer de lærte mønstrene som de mest sannsynlige faktorene som er tilstede hos pasienter med og uten depresjon», forklarer professor Alhanai. «Hvis AI-en deretter oppdager lignende sekvenser hos påfølgende pasienter, kan den diagnostisere dem med depresjon.»
Testforsøk viste vellykket diagnostisering av depresjon med modellen i 77 % av tilfellene. Dette er det beste resultatet som er registrert blant alle tidligere testede modeller som «fungerte» med tydelig strukturerte tester og spørreskjemaer.
Har eksperter tenkt å bruke kunstig intelligens i praksis? Vil det bli inkludert i grunnlaget for senere modeller av "smarte" assistenter? Forskere har ennå ikke uttrykt sin mening om denne saken.
Informasjon om studien er publisert på nettsiden til Massachusetts Institute of Technology. Den kan også finnes i detalj på sidene http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[ 1 ]