لا ريب في أن تشخيص الاكتئاب أمر ينطوي على الكثير من الصعاب. إذ لا يوجد اختبار للدم ولا وسائل تصوير من شأنها أن تفضي إلى معرفة ذلك. ولذلك، يعتمد اكتشافه على مهارة الطبيب المعالج، ويتم ذلك عادة من خلال إجراء تقييم يعتمد إلى حد كبير على ردود الشخص على مجموعة من الأسئلة الأساسية. ولعل التشخيص بوجه عام تكتنفه بعض التعقيدات، وذلك إنما مرده إلى كون الاكتئاب يمكن أن يظهر بطرق متعددة، بدءاً من اللامبالاة، وصولاً إلى التهيج.
لذا، فإن فكرة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في التنبؤ بما إذا كان الشخص يعاني من الاكتئاب يمثل خطوة كبيرة إلى الأمام.
خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكنها اكتشاف الحالة المزاجية
تستطيع الآن خوارزميات الذكاء الاصطناعي المساعدة على اكتشاف الحالة المزاجية للاكتئاب بدقة باستخدام تحليل الصوت المحكي والنص المكتوب، وذلك وفقًا للباحثين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا و جامعة ألبيرتا.
الدراسة تعتمد على الأبحاث السابقة
تعتمد الدراسة على الأبحاث السابقة التي تشير إلى أن تغيرات طفيفة جداً في طبقة الصوت وطريقة النطق قد تعطي دلالات على حالتنا المزاجية. باستخدام مجموعات بيانات قياسية، طورالباحثون منهجية تجمع بين عدة خوارزميات للتعلم الآلي للتعرف على الاكتئاب باستخدام الإشارات الصوتية المحكية. وربطها مع أسلوب كتابة الشخص.
اكتشاف حالة اكتئاب محتملة على أساس سبع إجابات
النظام الجديد يمكنه اكتشاف حالة اكتئاب محتملة على أساس سبع إجابات فقط مكتوبة كتابة أو ثلاثين للتسجيل الصوتي. من خلال اكتشاف الأنماط التي تشير إلى الاكتئاب، مثل كلمات وأنماط محددة في خطاب الشخص أو كتابته، يمكنه التنبؤ بما إذا كان الفرد مصابًا بالاكتئاب دون الحاجة إلى أي معلومات إضافية أو أسئلة محددة.
والأهم من ذلك، أن النموذج تمكن من التعرف على الاكتئاب بدرجة جيدة من الدقة من خلال تحليل كيف يتحدث الناس، بدلاً من إجاباتهم المحددة على أسئلة الطبيب. بمعنى آخر، يأخذ النموذج إشاراته من الكلمات التي يختارها الناس وطريقة التكلم، دون محاولة تفسير معنى بياناته.
نمذجة التسلسل
على وجه التحديد، استخدمت تقنية تسمى نمذجة التسلسل، حيث تم إدخال تسلسلات من البيانات النصية والصوتية من كل من الأشخاص المصابين بالاكتئاب وغير المصابين بالاكتئاب في النموذج. من ذلك، ظهرت أنماط خطاب مختلفة للأشخاص الذين يعانون من الاكتئاب. على سبيل المثال، قد تميل كلمات مثل “حزين” أو “منزعج” إلى إقرانها مع إشارات صوتية معينة. ثم طبقت ما تعلمته للتنبؤ بالموضوعات الجديدة التي كانت مكتئبة. في النهاية ، حققت نسبة نجاح بلغت 77% في تحديد الاكتئاب.
تطوير النظام ليصبح بمثابة أداة فحص
يخطط الفريق لتطوير النظام بشكل أكبر ليصبح أداة فحص يمكن استخدامها في بيئة سريرية، حتى عن طريق تطبيق هاتف ذكي. يمكن دمجها مع غيرها من أدوات التشخيص لتحديد الاشخاص المعرضين لخطر الاكتئاب والقلق، مع ثقة الفريق في أنهم يستطيعون تقديم التشخيص قبل أن يشتبه المحيطون في أن هناك خطأ ما.
هل تبحث عن المزيد من المعرفة والتسلية والإثارة في الوقت عينه؟ إذن عليك قراءة المواضيع التالية:
-
الذكاء الاصطناعي يكتشف سرطان الثدي قبل سنوات من حدوثه
-
علماء يابانيون ينجحون في إنتاج دم اصطناعي
-
موبايل إنفورم غروب الروسية تطلق هاتف ميغ إس 6 الجبار
-
رولز-رويس تكشف عن أسرع طائرة كهربائية على مستوى العالم
-
مئات الآلاف من البكتيريا تقتحم منازلكم كل يوم…تعرفوا عليها