Chińska sztuczna inteligencja diagnozuje depresję na podstawie 30-sekundowej wypowiedzi

Chiński startup Yuyin Shukang rozpoczął z grupą badaczy pod kierownictwem Yue Weihua, profesora z Szóstego Szpitala Uniwersyteckiego w Pekinie, wspólny projekt, w którym sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do diagnozowania depresji na podstawie krótkiej wypowiedzi pacjenta.

Zespół wykorzystuje metodę opartą na głębokim uczeniu do przetwarzania sygnału akustycznego, umożliwiając diagnozowanie depresji na podstawie mniej więcej 30-sekundowej wypowiedzi nagranej smartfonem. Czułość i swoistość metody — miary używane do określenia dokładności testu — osiągnęły odpowiednio 82,14% i 80,65%. (Czułość to zdolność testu do identyfikacji pacjentów z chorobą, podczas gdy swoistość to zdolność do identyfikacji osób bez choroby.)

Pomimo zastosowania surowszych kryteriów oceny zwanych DSM-5, czyli Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition, wydajność jaką wykazała ta metoda w badaniach klinicznych podobno przewyższyła wyniki zachodnich instytutów. Sztuczna inteligencja była trenowana przy użyciu zestawu danych obejmującego około 43 000 rozmów. Przetestowano ją też przy użyciu niezależnego zestawu danych walidacyjnych.

Przed sztuczną inteligencją nie ukryjemy już nawet emocji

Rozmowy zebrane od pacjentów, którzy wszyscy zostali zdiagnozowani na podstawie DSM-5, zostały nagrane za pomocą różnych smartfonów w różnych ustawieniach. He Gongcheng, współzałożyciel Yuyin Shukang i główny dyrektor medyczny, powiedział, że jakość ich zestawu danych może być najwyższa w tej dziedzinie.

Depresja jest poważną chorobą, która wpływa na zdrowie. Według raportu Światowej Organizacji Zdrowia szacuje się, że ponad 300 milionów ludzi cierpi na depresję, a średni wskaźnik zapadalności wynosi 4,4%.

W Chinach częstość występowania depresji w ciągu całego życia wynosi aż 6,8%. Przewiduje się również, że do 2030 roku depresja stanie się poważnym czynnikiem chorobowym na całym świecie. W obecnej sytuacji wielu chińskich pacjentów z depresją jest błędnie diagnozowanych lub nie może otrzymać niezbędnego wsparcia, ze względu na niską dostępność opieki medycznej.

Sztuczna inteligencja daje nadzieję na lepszą diagnostykę

Dotychczas depresja była diagnozowana przez specjalistów z dziedziny psychiatrii, którzy przeprowadzają wywiady i oceniają pacjentów na podstawie określonych kryteriów, aby ustalić, kto cierpi na tę chorobę. Ale niedobór psychiatrów utrudnia diagnozę w Chinach. W 2017 roku w kraju było 27 000 psychiatrów (2 na 100 000 osób). Według danych WHO, Rosja i Stany Zjednoczone mają odpowiednio 11 i 12 lekarzy tej specjalności na 100 000 osób. Chociaż liczba psychiatrów w Chinach wzrosła do 40 000 w 2020 roku, jest to dalej stosunkowo niewiele, biorąc pod uwagę populację kraju.

Ponadto część pacjentów z depresją nie zdaje sobie sprawy z powagi swoich objawów lub stara się je ukryć przed lekarzami. Dlatego tradycyjne metody diagnostycznych często prowadzą do błędów.

Technologie takie jak rozpoznawanie semantyczne i tłumaczenie maszynowe stopniowo dojrzewały, a akustyka i przetwarzanie poleceń głosowych poczyniły duże postępy w ostatnich latach. W rezultacie uczenie maszynowe pojawiło się jako nowa dziedzina w diagnostyce. I to właśnie niektóre cechy akustyczne — w tym krtaniowe, spektralne i prozodyczne (brzmieniowe właściwości mowy) — sztuczna inteligencja wykorzystuje do diagnozowania depresji.

Sztuczna inteligencja pomaga przewidzieć rozwój choroby Parkinsona

Sztuczna inteligencja umożliwia wykrycie obiektywnych zmian w cechach akustycznych, których człowiek nie jest w stanie usłyszeć. Wykazuje ona potencjał w zakresie wykrywania zaburzeń psychicznych, w tym właśnie depresji.

Źródło: 36Kr