В России определят симптомы депрессии с помощью новой технологии
Для этого используется многокомпонентный подход. Вот как устроен новый метод. 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.
Для этого используется многокомпонентный подход. Вот как устроен новый метод.
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.
