Ученые Новосибирского государственного университета сделали серьезный шаг вперед в области психологии и психиатрии, разработав инновационный метод для выявления депрессии по голосу пациентов. Специалисты кафедр психологии личности и клинической психологии ИММТ НГУ создали нейросетевую модель, усовершенствованную на основе более 90 интервью.
Депрессия: глобальная проблема
Согласно информации Всемирной организации здравоохранения, в прошлом году депрессивные симптомы были зарегистрированы у 332 миллионов людей по всему миру. Депрессия может выступать как самостоятельное заболевание, а также находиться в связке с другими недугами, как, например, сердечно-сосудистыми или пищеварительными расстройствами.
Традиционные методы: недостатки
Зачастую традиционные подходы к диагностике депрессии не приводят к выявлению проблемы. Симптомы часто маскируются под физические недуги, что затрудняет диагностику. Врачи общей практики не всегда располагают достаточным временем или навыками для адекватного определения состояния пациента.
Нейросетевой подход к анализу голоса
Ученые предлагают новый способ выявления депрессии, анализируя голос пациентов. В отличие от стандартных опросников, которые могут быть подвержены предвзятости, новый метод фокусируется на акустических характеристиках голоса, что позволяет более точно оценить состояние человека. Для разработки были использованы данные опросника для самодиагностики, включающего девять показателей, таких как подавленность и проблемы с апетитом.
Уникальность метода заключается в том, что нейросетевая модель не только распознает произнесенные слова, но и оценивает эмоциональное состояние на основе интонации и тембра голоса. Модель классифицирует уровень выраженности депрессии по четырем категориям — от отсутствия симптомов до тяжелой формы с точностью более 90%. В дальнейшем планируется расширение функционала модели для диагностики других психических расстройств.
