„Olyan szomorú a hangod” - mesterséges intelligencia segítheti a depresszió szűrését
![„Olyan szomorú a hangod” - mesterséges intelligencia segítheti a depresszió szűrését „Olyan szomorú a hangod” - mesterséges intelligencia segítheti a depresszió szűrését](/gallery/thumbs/r_2023-03-30_mesterseges-intelligencia-segitheti-a-depresszio-szureset_w680_h0.webp)
A depresszió népbetegség, az Egészségügyi Világszervezet adatai szerint körülbelül 280 millió ember, a felnőtt lakosság 5%-a lehet érintett. Egyes előrejelzések szerint 2030-ra ez a mentális probléma róhatja a legnagyobb terhet a világ egészségügyi és gazdasági rendszereire.
A tünetek sokszínűsége, a mentális problémák körüli stigma és az egészségügyet világszinten érintő humánerőforrás-gondok miatt a betegséget nehéz és időigényes diagnosztizálni.
„A depresszió-kutatásban éppen ezért régóta próbálnak olyan biomarkereket (objektíven mérhető jellemzők) meghatározni, melyek orvosi beavatkozás nélkül segíthetik a gyorsabb felismerést. Ilyen lehet a páciensek megváltozott beszéde, melyről mára gyakorlatilag egyetértés van a szakirodalomban” – mondja dr. Hajduska-Dér Bálint, a Semmelweis Egyetem Pszichiátriai és Pszichoterápiás Klinikájának tanérsegéde és egy, a Frontiers in Psychiatry című folyóiratban nemrég megjelent tanulmány első szerzője.
A publikációban egy Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemen (BME) fejlesztett, mesterséges intelligencia alapú beszédhangfeldolgozó alkalmazás működését analizálták, mellyel a depresszió felismerését egyszerűsítenék.
„A depressziós betegek beszéde általában megváltozik: monotonabb és halkabb lesz, többször tartanak szünetet. Ezeket a jellegzetességeket tanítjuk meg a szoftvernek egy speciális módszer (Support Vector Regression) segítségével” – magyarázza dr. Kiss Gábor, a BME Távközlési és Médiainformatikai Tanszékének tudományos munkatársa.
Az alkalmazást 2012-ben kezdték fejleszteni, miután a BME bekapcsolódott az Európai Űrügynökség egyik kutatásába, melyben a déli-sarki Concordia Űrkutató Állomáson dolgozók pszichés állapotát mérték fel. Mivel az ottani szakemberek sokszor bezárva, nehezen megközelíthető helyen dolgoznak, miközben télen a nappalok is nagyon rövidek, az általuk rendszeresen felolvasott rövid szövegek alapján a beszédükből próbálták meg kiszűrni pszichés állapotuk változásait. Ebből a projektből nőtte ki magát a Semmelweis Egyetem és a BME együttműködése.
Legutóbbi tanulmányukban arra keresték a választ, hogy a szoftver melyik hagyományosan használt diagnosztikai módszerből nyert adatokkal szűri ki nagyobb pontossággal a depressziót.
A WHO adatai szerint évente 700.000-nél is többen követnek el öngyilkosságot világszerte, a szakemberek szerint a depresszió korai felismerése ezért is égető kérdés.
A betegség felismerésére jelenleg leggyakrabban vagy az úgynevezett Beck Depression Inventory (BDI) vagy a Hamilton Rating Scale for Depression (HAMD) teszteket használják, melyek nem teljesen objektívek.
A BDI teszt önkitöltős, ezért sok múlik azon, hogy maga a páciens hogyan értékeli a saját állapotát: túlozhat vagy éppen elbagatellizálhat tüneteket. Ezzel diagnosztizálni viszont gyorsabb, és nem kíván feltétlenül orvosi jelenlétet. A HAMD tesztet ezzel szemben az orvos tölti ki a beteg jelenlétében, így olyan tüneteket is megfigyelhet, amit a páciens esetleg nem tart fontosnak – de ez egy időigényesebb folyamat.
A kutatáshoz az úgynevezett Magyar Depressziós Beszéd Adatbázis 218 depressziós és egészséges embertől (144 nő, 74 férfi) származó hangmintáit használták fel. A résztvevőknek „Az északi szél és a nap” című rövid, 10-mondatos mesét kellett felolvasniuk. A szakemberek rögzítették a BDI teszten elért pontszámukat, életkorukat, nemüket, dohányzási- és gyógyszerszedési szokásaikat, illetve, hogy van-e beszédet befolyásoló betegségük. A résztvevők 20%-ánál (43) a HAMD teszten elért pontszámukat is felvették.
A kutatók ezután különböző fizikai jellemzőket vetettek össze minden egyes beszédmintában, köztük a hangspektrumot, a hangdinamikát, a dallamváltozást vagy a beszédritmust.
Az összesített eredményekből kiderült, hogy az alkalmazás 84%-os pontossággal szűrte ki a depressziós betegeket, ha a klinikusok által kitöltött HAMD-teszt pontszámokkal „tanították” a szoftvert, és 76%-os pontossággal mért, ha az önkitöltős BDI-teszt pontszámait vették figyelembe.
„Az eredményeink azt mutatják, hogy az akusztikus biomarkerek segítségével a depresszió hamarabb felismerhető, és egy automatizált döntéshozó szoftver széleskörben is használható lenne, mint kiegészítő diagnosztikai eszköz. Nemcsak az általános orvosi praxisban, de akár könnyen és olcsón elérhető mobil- vagy webes applikációk formájában is” – mondja dr. Kiss Gábor.
Dr. Hajduska-Dér hozzáteszi: „a depresszió beszédhangon alapuló korai felismerésével lerövidíthető és felgyorsítható lenne a betegút. Az érintettek hamarabb juthatnának el pszichiáterhez, ha mondjuk már a háziorvosnál felmerülne, hogy a beteg esetleg depressziós, és emiatt lehetnek fizikai tünetei, például has- vagy hátfájdalma.
A mesterséges intelligencia bevonása ezért közvetve az életminőség javulására is hatással lehet, illetve a kórházban töltött időt és az ellátásra fordított költségeket is csökkenthetné, ezzel tehermentesítve az egészségügyi rendszert."
Az applikáció a betegek állapotának után-követesére és a különböző terápiák hatásosságának mérésére is alkalmas.
A BME-én már tesztelik az alkalmazást más nyelveken is, és szeretnének egy teljesen nyelvfüggetlen applikációt létrehozni. A szoftver egyébként nemcsak depresszió, hanem Parkinson-kór és diszfónia (száj- és gégedaganat vagy egyéb funkcionális rendellenesség) szűrésére is alkalmas.
Fotó: Barta Bálint, Kovács Attila – Semmelweis Egyetem; Borítókép: iStock – kitzcorner
Kérjük, támogasd munkánkat!
Ha szeretsz minket olvasni, ha csaltunk már mosolyt az arcodra, ha segített már neked valamelyik szakértõnk, vagy ha egyszerûen Te is fontosnak tartod, amit csinálunk, kérjük, támogasd munkánkat!
Banki átutalással:
Magnet Bank 16200106-11697987
Kedvezményezett: Családi Háló Közhasznú Alapítvány
Közlemény: Média támogatás
Vagy bankkártyás fizetés Simplepay-el az alábbi gombra kattintva:
Családinet hozzászólások:
LEGOLVASOTTABB
![Fotózni akart és megcsúszott - meghalt egy 13 éves magyar fiú Norvégiában](/m/?csnet_gallery=gallery/2024-08-13_gyasz35.jpg.-.400.-.150)
Fotózni akart és megcsúszott - meghalt egy 13 éves magyar fiú Norvégiában
![Megváltozik a hiányzások igazolásának rendszere szeptember 1-től, megszűnik a papír alapú orvosi igazolás](/m/?csnet_gallery=gallery/2024-08-28_netezoorvos35151.jpg.-.400.-.150)
Megváltozik a hiányzások igazolásának rendszere szeptember 1-től, megszűnik a papír alapú orvosi igazolás
![Allergiában szenvedsz? Ezekre figyelj nyáron, hogy elkerüld a tüneteket!](/m/?csnet_gallery=gallery/2024-08-08_pollenallergia.jpg.-.400.-.150)
Allergiában szenvedsz? Ezekre figyelj nyáron, hogy elkerüld a tüneteket!
![Szexuálisan zaklatott egy 15 éves lányt a váci férfi, de a lány nevelőapja megbosszulta: elütötte és baltával fenyegette](/m/?csnet_gallery=gallery/2024-08-12_elutotte2314.jpg.-.400.-.150)
Szexuálisan zaklatott egy 15 éves lányt a váci férfi, de a lány nevelőapja megbosszulta: elütötte és baltával fenyegette
![Ingyenes programok augusztus 20-án Budapesten és vidéken](/m/?csnet_gallery=gallery/2024-08-17_ingyenesprogramokaugusztus20.jpg.-.400.-.150)
Közösségi hozzászólások: