^
A
A
A

Trí tuệ nhân tạo có khả năng nhận ra trầm cảm.

 
, Biên tập viên y tế
Đánh giá lần cuối: 16.10.2021
 
Fact-checked
х

Tất cả nội dung của iLive đều được xem xét về mặt y tế hoặc được kiểm tra thực tế để đảm bảo độ chính xác thực tế nhất có thể.

Chúng tôi có các hướng dẫn tìm nguồn cung ứng nghiêm ngặt và chỉ liên kết đến các trang web truyền thông có uy tín, các tổ chức nghiên cứu học thuật và, bất cứ khi nào có thể, các nghiên cứu đã được xem xét về mặt y tế. Lưu ý rằng các số trong ngoặc đơn ([1], [2], v.v.) là các liên kết có thể nhấp vào các nghiên cứu này.

Nếu bạn cảm thấy rằng bất kỳ nội dung nào của chúng tôi không chính xác, lỗi thời hoặc có thể nghi ngờ, vui lòng chọn nội dung đó và nhấn Ctrl + Enter.

18 January 2019, 09:00

Tại sao rất khó để nhận ra trầm cảm, đặc biệt là trong giai đoạn đầu? Có phương pháp nào để tối ưu hóa chẩn đoán không? Những câu hỏi như vậy được đặt ra bởi các nhà khoa học.

Trước khi lên tiếng về chẩn đoán trầm cảm, chuyên gia y tế phải thực hiện một công việc khó khăn: thu thập tất cả dữ liệu có thể về bệnh nhân, đưa ra một bức tranh đầy đủ về bệnh lý, phân tích các đặc điểm của sự hình thành tính cách và lối sống của người, theo dõi bất kỳ triệu chứng nào có thể ảnh hưởng gián tiếp phát triển của một tình trạng đau đớn. Các nhà khoa học đại diện cho Viện Công nghệ Massachusetts đã thiết kế một mô hình có thể phát hiện trầm cảm ở một người mà không đặt ra các câu hỏi kiểm tra cụ thể, chỉ dựa trên các tính năng đàm thoại và phong cách viết.

Là một trong những người lãnh đạo của dự án nghiên cứu, Tuki Alhanai, giải thích, tiếng chuông chuông đầu tiên về sự hiện diện của trầm cảm có thể được nghe thấy trong một cuộc trò chuyện với bệnh nhân, bất kể trạng thái cảm xúc của một người nào đó tại một thời điểm nhất định. Để mở rộng mô hình chẩn đoán, cần giảm thiểu số lượng hạn chế áp dụng cho thông tin: tất cả những gì cần thiết là tiến hành một cuộc trò chuyện thông thường, cho phép mô hình đánh giá tình trạng của bệnh nhân trong quá trình trò chuyện tự nhiên.

Các chuyên gia gọi mô hình được tạo ra là ra khỏi bối cảnh, do không có bất kỳ hạn chế nào trong các câu hỏi được hỏi hoặc nghe câu trả lời. Sử dụng phương pháp mô hình hóa tuần tự, các nhà nghiên cứu đã gửi các mô hình phiên bản văn bản và âm thanh của các cuộc hội thoại với bệnh nhân bị và không bị rối loạn trầm cảm. Trong quá trình tích lũy các trình tự, các luật đã xuất hiện - ví dụ, sự bao gồm tiêu chuẩn của những từ như là sad sad, đập ngã trong cuộc trò chuyện, và cả tín hiệu đơn điệu thính giác.

Giáo sư mô hình phân biệt sự nhất quán bằng lời nói và đánh giá các mô hình được công nhận dưới dạng các yếu tố hiện tại có thể có nhất ở những bệnh nhân mắc và không bị trầm cảm, Giáo sư Alkhanai giải thích. Hơn nữa, nếu trí thông minh nhân tạo nhận thấy các chuỗi tương tự ở những bệnh nhân sau, thì trên cơ sở này, anh ta có thể chẩn đoán trạng thái trầm cảm ở họ.

Các thử nghiệm thử nghiệm đã chứng minh chẩn đoán trầm cảm thành công ở 77% trường hợp. Đây là kết quả tốt nhất, được ghi nhận trong số tất cả các mô hình được thử nghiệm trước đó mà đã làm việc với các câu hỏi và câu hỏi có cấu trúc rõ ràng.

Các chuyên gia có đề nghị sử dụng trí tuệ nhân tạo trong thực tế không? Anh ta sẽ ở trong các mô hình trợ lý "thông minh" tiếp theo chứ? Trên tài khoản này, các nhà khoa học chưa bày tỏ quan điểm của họ.

Thông tin về nghiên cứu được công bố trên trang web của Viện Công nghệ Massachusetts. Ngoài ra nó có thể được tìm thấy chi tiết trên các trang.http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf

trusted-source[1]

Translation Disclaimer: For the convenience of users of the iLive portal this article has been translated into the current language, but has not yet been verified by a native speaker who has the necessary qualifications for this. In this regard, we warn you that the translation of this article may be incorrect, may contain lexical, syntactic and grammatical errors.

You are reporting a typo in the following text:
Simply click the "Send typo report" button to complete the report. You can also include a comment.