Новости всё Hi-Tech - iCity.life Белгород

Когда дело доходит до определения депрессии, врачи обычно задают пациентам конкретные вопросы о настроении, психических заболеваниях, образе жизни и личной истории, и используют эти ответы для постановки диагноза. Исследователи из Массачусетского технологического института создали модель, которая может обнаруживать депрессию у людей без необходимости задавать им конкретные вопросы, отталкиваясь вместо этого от их естественного разговора и стиля письма.

По словам главного исследователя проекта Туки Альханаи, «первые подсказки мы получаем о том, что человек счастлив, взбудоражен, печален или находится в особенном расположении духа, вроде депрессии, именно из разговора. Чтобы развернуть масштабируемую модель определения депрессии, нужно минимизировать количество ограничений, которые вы применяете к данным. Вам нужно провести обычную беседу и позволить модели определить состояние человека в процессе естественного общения».

Как определить депрессию у человека? ИИ хватит разговора

Исследователи называют свою модель «внеконтекстовой», потому что нет ограничений в типах вопросов, которые могут быть заданы, или типах ответов, которые будут услышаны. Используя метод моделирования последовательностей, ученые скормили модели текст и звук из бесед с людьми в депрессии и вне. По мере накопления последовательностей, всплывают закономерности, такие как естественное использование слов вроде «грустный» или «вниз», и аудиосигналов, которые более монотонные.

«Модель видит последовательность слов и определяет эти закономерности как более вероятные для нахождения у людей с депрессией или без нее», говорит Альханаи. «Затем, если она видит те же последовательности у новых людей, она может определить наличие у них депрессии». Во время испытаний модель продемонстрировала 77-процентный успех в определении депрессии, за счет чего обошла все остальные модели, которые в большинстве своем полагаются на структурированные вопросы и ответы.

Возможно, однажды эта модель станет подручным инструментом врачей или даже ляжет в основу будущих систем искусственных ассистентов.