Analiza vorbirii AI poate detecta depresia copiilor mici

Noi cercetări sugerează că un algoritm de învățare automată poate detecta semne de anxietate și depresie în tiparele de vorbire ale copiilor mici. Tehnica ar putea fi o modalitate mai rapidă și mai ușoară de detectare a tulburărilor dificil de observat la tineri. Detectarea timpurie a problemelor emoționale este importantă pentru a asigura îngrijirea în timp util.

Anchetatorii explică faptul că aproximativ unul din cinci copii suferă de anxietate și depresie, cunoscute în mod colectiv ca „tulburări de internalizare”. Cu toate acestea, semnele tulburării sunt greu de recunoscut, deoarece copiii cu vârsta sub opt ani nu își pot articula în mod fiabil suferința emoțională, ceea ce face ca afecțiunea să fie dificil de observat.

Nevoia de a face un diagnostic în timp util este importantă, deoarece accesul la un furnizor, fie că este vorba de probleme de programare sau de obținerea verificării asigurării, este adesea un proces laborios.

„Avem nevoie de teste rapide și obiective pentru a prinde copiii când suferă”, a spus dr. Ellen McGinnis, psiholog clinician la Centrul Medical pentru Copii, Tineri și Familii din Centrul Medical al Universității din Vermont și autor principal al studiului. „Majoritatea copiilor sub opt ani nu sunt diagnosticați.”

Cercetarea apare în Journal of Biomedical and Health Informatics.

Diagnosticul precoce este esențial, deoarece copiii răspund bine la tratament în timp ce creierul lor este încă în curs de dezvoltare, dar dacă sunt lăsați netratați, aceștia prezintă un risc mai mare de abuz de substanțe și sinucidere mai târziu în viață.

Diagnosticul standard implică un interviu semi-structurat de 60-90 de minute cu un clinician instruit și furnizorul lor de îngrijire primară.

McGinnis, împreună cu inginerul biomedical al Universității din Vermont și autorul principal al studiului, Ryan McGinnis, a căutat modalități de a utiliza inteligența artificială și învățarea automată pentru a face diagnosticul mai rapid și mai fiabil.

Cercetătorii au folosit o versiune adaptată a unei sarcini de inducere a dispoziției, numită Trier-Social Stress Task, care este destinată să provoace sentimente de stres și anxietate la subiect.

Un grup de 71 de copii cu vârste cuprinse între trei și opt ani 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 a fost. Cercetătorul care a acționat ca judecător a rămas sever pe tot parcursul discursului și a dat doar feedback neutru sau negativ. După 90 de secunde, și din nou cu 30 de secunde rămase, se aude un buzzer și judecătorul le spunea cât timp mai rămânea.

„Sarcina este concepută pentru a fi stresantă și pentru a le pune în minte că cineva îi judecă”, spune Ellen McGinnis.

Copiii au fost, de asemenea, diagnosticați folosind un interviu clinic structurat și un chestionar pentru părinți, ambele modalități bine stabilite de identificare a tulburărilor de internalizare la copii.

Cercetătorii au folosit un algoritm de învățare automată pentru a analiza caracteristicile statistice ale înregistrărilor audio din povestea fiecărui copil și a le raporta la diagnosticul copilului. Ei au descoperit că algoritmul a avut un mare succes în diagnosticarea copiilor și că faza de mijloc a înregistrărilor, între cele două sonerii, a fost cea mai predictivă a unui diagnostic.

„Algoritmul a reușit să identifice copiii cu diagnosticul unei tulburări de internalizare cu o precizie de 80% și, în majoritatea cazurilor, acest lucru s-a comparat foarte bine cu acuratețea listei de verificare a părinților”, spune Ryan McGinnis.

De asemenea, poate oferi rezultatele mult mai rapid - algoritmul necesită doar câteva secunde de timp de procesare odată ce sarcina este finalizată pentru a oferi un diagnostic.

Algoritmul a identificat opt ​​caracteristici audio diferite ale discursului copiilor, dar în special trei s-au remarcat ca fiind extrem de indicative ale tulburărilor de internalizare: voci cu ton redus, cu inflexiuni și conținut de vorbire repetabile și un răspuns mai intens la sonorul surprinzător.

Ellen McGinnis spune că aceste caracteristici se potrivesc bine cu ceea ce te-ai putea aștepta de la cineva care suferă de depresie. „O voce slabă și elemente de vorbire repetabile reflectă ceea ce ne gândim când ne gândim la depresie: vorbind cu o voce monotonă, repetând ceea ce spui”, spune Ellen McGinnis.

Răspunsul mai puternic la sonerie este, de asemenea, similar cu răspunsul pe care cercetătorii l-au găsit în lucrările lor anterioare, în care copiii cu tulburări de internalizare s-au dovedit a avea un răspuns mai mare de îndepărtare de la un stimul înfricoșător într-o sarcină de inducere a fricii.

Analiza vocală are o precizie similară în diagnosticare cu analiza mișcării din acea lucrare anterioară, dar Ryan McGinnis consideră că ar fi mult mai ușor de utilizat într-un cadru clinic.

Sarcina fricii necesită o cameră întunecată, șarpe de jucărie, senzori de mișcare atașați copilului și un ghid, în timp ce sarcina vocală are nevoie doar de un judecător, un mod de a înregistra vorbirea și un buzzer pentru a întrerupe. „Acest lucru ar fi mai fezabil de implementat”, spune el.

Ellen McGinnis spune că următorul pas va fi dezvoltarea algoritmului de analiză a vorbirii într-un instrument universal de screening pentru uz clinic, poate printr-o aplicație pentru smartphone care ar putea înregistra și analiza rezultatele imediat.

Analiza vocală ar putea fi, de asemenea, combinată cu analiza mișcării într-o baterie de instrumente de diagnostic asistate de tehnologie, pentru a ajuta la identificarea copiilor cu risc de anxietate și depresie înainte ca părinții lor să suspecteze că ceva nu este în regulă.

Sursa: Universitatea din Vermont