Дитячу депресію і тривожність автоматично діагностували за мовленням

Американські вчені використовували машинне навчання для побудови моделі, яка може за мовленням дитини діагностувати депресію і тривожний розлад. Їм вдалося домогтися точності діагностики в 80 відсотків: як матеріал вони використовували записи розповідей дітей, під час яких експериментатор кілька разів їх перериває. Стаття з описом роботи опублікована в.

Афективні розлади, такі як депресія і тривожність, можуть розвинутися в порівняно ранньому віці. При цьому через те, що діти часто не можуть достовірно висловити свої почуття та емоції, вони нерідко залишаються непоміченими. Незважаючи на те, що дитячий мозок має куди кращу пластичність, ніж мозок дорослого, і з проблемою, що з'явилася, може впоратися самостійно (без допомоги фахівців), розлад все одно може затягнутися і навіть позначитися на психічному здоров'ї в більш пізньому віці - саме тому вчені шукають способи достовірної діагностики.

Дослідженнями в цій галузі займаються, наприклад, вчені під керівництвом Райана Макгінніса (Ryan S. McGinnis) з Університету Вермонту. Нещодавно вони показали, що за аналізом рухів дитини під час небезпечної ситуації діагностувати депресію і тривожність у дитини з точністю до 81 відсотка. У новій роботі вони зосередилися на діагностиці депресії та тривожного розладу дитини. Для цього вчені використовували записи історій, які розповіла 71 дитина віком від 3 до 7 років. Кожен запис тривав три хвилини; двічі за цей час, через 30 секунд і через півтори хвилини, звучав гудок, після якого експериментатор повідомляв дитину про те, скільки часу у нього залишилося. Такий метод був обраний потім, щоб викликати у дитини почуття тривожності через час, що закінчується на історію.

З усіх учасників депресія та тривожний розлад були діагностовані у 20 дітей. Записані історії розділили на три частини (залежно від того, коли дітей переривали), після чого виділили кілька просторових і часових характеристик мовлення, включаючи частоту і висоту голосу, паузи та інше. Кожен запис розділили на фрагменти, які використовувалися в навчальній і тестовій вибірці; в якості статистичного методу для навчання моделі вчені використовували логістичний регресійний аналіз.

Вченим вдалося автоматично визначити депресію і тривожний розлад з уривків мови дитини з точністю до 80 відсотків: така точність була отримана при аналізі другого уривка розповіді - після першого переривання експериментатором. В якості основних параметрів, які допомогли відрізнити дітей з афективним розладом, вчені виділили порівняно низький голос, часті повтори в промові, а також різку реакцію на зовнішній стимул (переривання експериментатором мови).

Автори роботи, таким чином, показали, що автоматичний аналіз мови дитини під час короткого впливу стимулу, що викликає тривогу, може бути дієвим способом діагностики в ранньому віці. Рання діагностика, в свою чергу, може допомогти своєчасно почати лікування або профілактику.

У вересні вчені з Массачусетського технологічного інституту показали, що діагностувати депресію з мови пацієнта можна, використовуючи навіть незв'язані з тривогою і негативними емоціями уривки мови. Точність діагностики натренованої ними нейромережею склала 77 відсотків.