Un algoritm de învățare a mașinilor poate detecta semne de anxietate și depresie în modelele de vorbire ale copiilor de vârstă mică și oferă o modalitate rapidă și ușoară de diagnosticare a unor condiții dificil de observat și adesea trecute cu vederea în rândul tinerilor, potrivit unui studiu american citat de sciencedaily.com.

Echipa de cercetare a fost alcătuită din specialiști de la universitățile din Vermont și Michigan.

Cum „citești" depresia la copii

Cercetătorii susțin că 1 din 5 copii suferă de anxietate și depresie, denumite colectiv „tulburări de internalizare". Însă cum micuții sub 8 ani nu știu să-și exprime suferința emoțională, adulții trebuie să „citească" starea lor mentală și să recunoască potențiale probleme de sănătate mintală.

„Avem nevoie de teste rapide si obiective ca să depistăm când copiii suferă. Majoritatea celor sub 8 ani sunt nediagnosticați", apreciază Ellen McGinnis, psiholog clinic la un centru al Universității Vermont și unul dintre autorii studiului.

Când sunt diagnosticați precoce, copiii răspund bine la tratament în timp ce creierul lor se dezvoltă, însă lăsați netratați, sunt expuși unui risc mai mare de abuz de substanțe și chiar sinucidere mai târziu.

Experiment. Soluții rapide

Cercetătorii au căutat o modalitate prin care să poată diagnosctica repede și eficient depresia la copii. Astfel au apelat la inteligența artificială.

Mai întâi au folosit o tactică menită să provoace sentimente de stres si anxietate în subiect. La cercetare au participat 71 de copii între 3 și 8 ani. Aceștia au fost rugați să improvizeze o poveste de trei minute și li s-a spus că vor fi judecați în funcție de cât de interesantă este.

Cercetătorul care acționa în calitate de judecător a adoptat o mimă gravă tot timpul experimentului și a dat doar un feedback neutru sau negativ. După 90 de secunde și cu 30 de secunde rămase se aude o sonerie, iar judecătorul le spune copiilor cât timp a mai rămas. Copiii au fost diagnosticați folosind și în funcție de un interviu clinic structurat și un chestionar.

Rezultatele înregistrărilor audio

Cercetătorii au folosit un algoritm de învățare ca să analizeze caracteristicile înregistrărilor audio ale poveștii fiecărui copil și ca să le raporteze la diagnosticul copilului. Au descoperit că algoritmul a avut un mare succes în diagnosticarea copiilor și că faza mijlocie a înregistrărilor, între cele două sonerii, a fost cea mai predictivă a unui diagnostic.

„Algoritmul a fost capabil să identifice copiii cu diagnosticul unei tulburări de internalizare cu o precizie de 80%, iar în cele mai multe cazuri acestea au comparat foarte bine cu exactitatea listei de control parentală", au spus cercetătorii. Algoritmul are nevoie doar de câteva secunde pentru a furniza un diagnostic.

Potrivit sciencedaily.com, algoritmul a identificat opt trăsături audio diferite ale discursului copiilor, dar 3 în special s-au remarcat ca fiind foarte sugestive pentru tulburările de internalizare: voci joase, cu inflexiuni de vorbire repetate și cu un răspuns mai înalt la acea sonerie.

„O voce joasă și elemente de vorbire repetate reflectă ceea ce ne gândim atunci când ne gândim la depresie: vorbind într-o voce monotonă, repetând ceea ce spui", spune Ellen McGinnis, unul dintre autorii studiului, citată de sciencedaily.com.

Cercetarea a fost publicată în Journal of Biomedical and Health Informatics. Poate fi citită AICI.

  Fiți la curent cu ultimele noutăți. Urmăriți DCMedical și pe Google News

Te-a ajutat acest articol?

Urmărește pagina de Facebook DCMedical și pagina de Instagram DCMedical Doza de Sănătate și accesează mai mult conținut util pentru sănătatea ta, prevenția și tratarea bolilor, măsuri de prim ajutor și sfaturi utile de la medici și pacienți.