Pakar perubatan artikel itu
Penerbitan baru
Kecerdasan Buatan dapat mengenali kemurungan.
Ulasan terakhir: 18.05.2024
Semua kandungan iLive disemak secara perubatan atau fakta diperiksa untuk memastikan ketepatan faktual sebanyak mungkin.
Kami mempunyai garis panduan sumber yang ketat dan hanya memautkan ke tapak media yang bereputasi, institusi penyelidikan akademik dan, apabila mungkin, dikaji semula kajian secara medis. Perhatikan bahawa nombor dalam kurungan ([1], [2], dan lain-lain) boleh diklik pautan ke kajian ini.
Jika anda merasakan bahawa mana-mana kandungan kami tidak tepat, ketinggalan zaman, atau tidak dipersoalkan, sila pilih dan tekan Ctrl + Enter.
Kenapa sukar untuk mengenali kemurungan, terutamanya pada peringkat awal? Adakah terdapat kaedah untuk mengoptimumkan diagnostik? Soalan-soalan semacam itu ditakrifkan oleh saintis.
Sebelum menyuarakan diagnosis " kemurungan ", pakar perubatan mesti melakukan tugas yang sukar: mengumpul semua kemungkinan data tentang pesakit, membentangkan gambaran lengkap tentang patologi, menganalisis ciri-ciri pembentukan personaliti dan gaya hidup seseorang, ikutilah gejala yang mungkin, cari sebab-sebab yang secara tidak langsung boleh menjejaskan perkembangan keadaan yang menyakitkan. Para saintis yang mewakili Institut Teknologi Massachusetts telah merangka model yang dapat mengesan kemurungan dalam seseorang tanpa menyamar soalan ujian khusus, hanya berdasarkan ciri perbualan dan gaya bertulis.
Sebagai salah seorang pemimpin projek penyelidikan, Tuki Alhanai, menjelaskan, "bel" pertama tentang kehadiran kemurungan boleh didengar semasa perbualan dengan pesakit, tanpa mengira keadaan emosional seseorang pada satu masa tertentu. Untuk mengembangkan model diagnosis, adalah perlu untuk meminimumkan bilangan sekatan yang digunakan untuk maklumat: semua yang diperlukan adalah melakukan perbualan biasa, membolehkan model menilai keadaan pesakit semasa perbualan yang semula jadi.
Pakar menamakan model yang dibuat "daripada konteks", kerana ketiadaan apa-apa sekatan dalam soalan yang ditanya atau didengar jawapan. Menggunakan kaedah pemodelan berikutan, para penyelidik menghantar model teks dan versi perbualan yang baik dengan pesakit yang menderita dan tidak mengalami gangguan kemurungan. Semasa pengumpulan urutan, undang-undang datang ke permukaan - sebagai contoh, kemasukan standard kata-kata seperti "sedih", "jatuh" dalam perbualan, dan juga pendengaran isyarat monotonik.
"Model membezakan konsistensi lisan dan menilai corak yang diiktiraf dalam bentuk faktor yang paling mungkin pada pesakit yang menderita dan tidak mengalami kemurungan," jelas Profesor Alkhanai. "Selanjutnya, jika kecerdasan buatan mengetahui urutan yang sama dalam pesakit berikut, maka berdasarkan ini dia dapat mendiagnosis keadaan depresi di dalamnya."
Ujian ujian menunjukkan diagnosis yang berjaya dalam kemurungan dalam 77% kes. Ini adalah hasil terbaik, yang dicatatkan di kalangan semua model yang diuji sebelum ini yang "bekerja" dengan ujian berstruktur dan soal selidik yang berstruktur.
Adakah pakar menyarankan menggunakan kecerdasan buatan dalam amalan? Adakah dia akan berada di dalam asas model pembantu pintar yang seterusnya? Mengenai akaun ini, saintis belum lagi menyatakan pendapat mereka.
Maklumat mengenai kajian itu diterbitkan di laman web Institut Teknologi Massachusetts. Juga ia boleh didapati secara terperinci pada halaman.http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf
[1]