Американские ученые предлагают отдать постановку диагноза искусственному интеллекту

Массачусетский технологический институт представил модель нейронной сети, которая по устной и письменной речи человека выявляет у него депрессию, передает «Новости Mail.RU». Чтобы натренировать искусственный интеллект,особный, кстати, к самообучению, специалисты загрузили в компьютер базу образцов речи и письма. Многие образцы принадлежали лицам с диагностированной депрессией.

Анализ позволил системе выделить характерные для отклонения обороты речи и отдельные слова. К ним, к примеру, относились слова-маркеры — «грустно» и «хуже». Также если в целом речь была довольно монотонной, медленной и с понижающейся интонацией, паузы между словами были длинными, то у человека скорее всего отмечалась депрессия. В итоге точность выявления лиц с депрессией по речи и письму доходила до 80%.

Для постановки диагноза было достаточно в среднем семи письменных ответов на произвольные вопросы, а при анализе устной речи — около тридцати произнесенных фраз. По словам ученых, опробованная программа может лечь в основу мобильного приложения. Оно будет в фоновом режиме анализировать речь человека, выдавая предупреждение о необходимости посетить специалиста в случае выявления тревожных маркеров.

Массачусетский технологический институт представил модель нейронной сети, которая по устной и письменной речи человека выявляет у него депрессию, передает «Новости Mail.RU». Чтобы натренировать искусственный интеллект,особный, кстати, к самообучению, специалисты загрузили в компьютер базу образцов речи и письма. Многие образцы принадлежали лицам с диагностированной депрессией.

Анализ позволил системе выделить характерные для отклонения обороты речи и отдельные слова. К ним, к примеру, относились слова-маркеры — «грустно» и «хуже». Также если в целом речь была довольно монотонной, медленной и с понижающейся интонацией, паузы между словами были длинными, то у человека скорее всего отмечалась депрессия. В итоге точность выявления лиц с депрессией по речи и письму доходила до 80%.

Для постановки диагноза было достаточно в среднем семи письменных ответов на произвольные вопросы, а при анализе устной речи — около тридцати произнесенных фраз. По словам ученых, опробованная программа может лечь в основу мобильного приложения. Оно будет в фоновом режиме анализировать речь человека, выдавая предупреждение о необходимости посетить специалиста в случае выявления тревожных маркеров.