בינה מלאכותית מסוגלת לזהות דיכאון.

למה זה כל כך קשה לזהות דיכאון, במיוחד בשלבים הראשונים? האם יש שיטות לביצוע אופטימיזציה של אבחון? שאלות כאלה נקבעים על ידי המדענים.

לפני קבלת האבחנה של " דיכאון ", על הרופא הרפואי לעשות עבודה קשה: לאסוף את כל הנתונים האפשריים על המטופל, להציג תמונה מלאה של הפתולוגיה, לנתח את המאפיינים של היווצרות האישיות ואת אורח החיים של האדם, לעקוב אחר כל הסימפטומים האפשריים, לגלות את הסיבות שעלולות להשפיע באופן עקיף התפתחות של מצב כואב. מדענים המייצגים את המכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס עיצבו מודל שיכול לזהות דיכאון אצל אדם מבלי להציב שאלות בדיקה ספציפיות, המבוססות רק על תכונות שיחה וסגנון כתוב.

כפי שאחד ממנהיגי פרויקט המחקר, טוקי אלחנאי, מסביר, "הפעמון" הראשון על נוכחות של דיכאון ניתן לשמוע במהלך שיחה עם מטופל, ללא תלות במצב הנפשי של האדם בזמן נתון. על מנת להרחיב את מודל האבחון יש לצמצם ככל האפשר את מספר ההגבלות על המידע: כל מה שנדרש הוא לנהל שיחה רגילה, המאפשרת למודל להעריך את מצבו של המטופל במהלך שיחה טבעית.

מומחים קראו את המודל שנוצר "מחוץ להקשר", בשל היעדר כל הגבלות בשאלות שנשאל או תשובות תשובות. באמצעות השיטה של מודלים עוקבים, החוקרים שלחו מודלים של גרסאות טקסט וגירסאות של שיחות עם מטופלים הסובלים ולא סובלים מהפרעות דיכאוניות. במהלך הצטברות של רצפים, חוקים הגיעו אל פני השטח - למשל, הכללה סטנדרטית של מילים כגון "עצוב", "ליפול" בשיחה, וגם אותות מונוטוניים השמיעה.

"המודל מבדיל בין עקביות מילולית ומעריך דפוסים מוכרים בצורה של הגורמים הנוכחיים האפשריים בחולים הסובלים ולא סובלים מדיכאון", מסביר פרופ 'אלחנני. "יתר על כן, אם בינה מלאכותית מבחין ברצפים דומים בחולים הבאים, אז על בסיס זה הוא מסוגל לאבחן מצב דיכאון בהם".

ניסויים בבדיקות הראו אבחנה מוצלחת של דיכאון ב -77% מהמקרים. זוהי התוצאה הטובה ביותר, אשר נרשמה בין כל המודלים שנבדקו בעבר כי "עבד" עם בדיקות מובנות בבירור שאלונים.

האם המומחים ממליצים להשתמש בבינה מלאכותית בפועל? האם הוא יהיה בבסיס המודלים הבאים של עוזרי "חכמים"? על חשבון זה, המדענים עדיין לא הביעו את דעתם.

מידע על המחקר מתפרסם באתר האינטרנט של המכון הטכנולוגי של מסצ 'וסטס. כמו כן ניתן למצוא אותו בפירוט על הדפים.http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf

[1]