Разработчики из американского Массачусетского технологического института (MIT) создали алгоритм, который диагностирует депрессию по устной или письменной речи с точностью в 77%. При этом тема беседы может быть любой.

Диагностика клинической депрессии — подчас сложная задача для врачей. Многие пациенты не готовы рассказывать о тяжести своего состояния, принимают его за другие заболевания или просто не хотят обращаться к специалисту. В таких случаях выходом может стать нейросеть, которая может диагностировать депрессивные состояния по анализу речи пациента. Статья о возможностях новой технологии опубликована в начале сентября на сайте MIT.

Нейросеть тренировали на аудиозаписях или расшифровках интервью двух типов: со здоровыми респондентами и с пациентами, у которых были симптомы депрессии. Алгоритм проанализировал интервью 142 человек, у 20% из которых была диагностирована клиническая депрессия.

Искусственный интеллект быстрее ставит диагноз, анализируя текст. Ему достаточно семи реплик. Для диагноза по звуку нейросети необходимо не менее 30 фраз.

Компьютер учитывает форму разговора — диалог или монолог, длительность пауз, высоту тона, среднее время произнесения слов, частотность употребления определенной лексики. После расчета всех данных он выставляет баллы от 0 до 27 (чем выше, тем состояние хуже).

Как утверждают разработчики, отсутствие привязки к содержанию речи позволяет проводить автоматическую диагностику в любой неформальной обстановке, без обязательных тематических бесед с врачом.