Nowatorskie zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnostyce depresji
Depresja jest jedną z najpowszechniejszych chorób psychicznych na świecie, dotykającą nawet 280 milionów osób. Problem ten stanowi poważne wyzwanie zarówno dla jednostek, jak i dla społeczeństw. Badacze z Uniwersytetu Technologicznego w Kownie (KTU) postanowili sprostać temu wyzwaniu, opracowując model sztucznej inteligencji (AI), który umożliwia diagnozowanie depresji na podstawie analizy mowy i aktywności mózgu. To innowacyjne podejście, wykorzystujące dwa różne źródła danych, pozwala na bardziej obiektywną i precyzyjną ocenę stanu emocjonalnego pacjenta, co może zrewolucjonizować proces diagnostyki.
„Depresja to jedna z najczęstszych chorób psychicznych, przynosząca destrukcyjne skutki zarówno dla jednostki, jak i dla społeczeństwa. Dlatego pracujemy nad nową, bardziej obiektywną metodą diagnostyczną, która w przyszłości może stać się powszechnie dostępna.”
– Rytis Maskeliūnas, profesor KTU i współautor projektu
Multimodalne podejście do diagnozowania depresji
Dotychczasowa diagnostyka depresji zazwyczaj opierała się na jednym rodzaju danych, takich jak wywiady z pacjentem czy kwestionariusze. Naukowcy z KTU postanowili jednak połączyć analizę mowy i aktywności mózgowej, co pozwoliło na bardziej kompleksowe spojrzenie na stan psychiczny pacjenta. W efekcie udało się uzyskać imponującą dokładność diagnozy na poziomie 97,53%. To znacznie przewyższa skuteczność tradycyjnych metod.
Profesor Maskeliūnas wyjaśnia, że głos jest niezwykle cennym źródłem danych, które uzupełnia informacje pochodzące z mózgu. Intonacja, tempo mowy czy energia głosu mogą zdradzać subtelne zmiany emocjonalne, które trudno byłoby uchwycić innymi metodami. „Chociaż mimika twarzy również może wiele powiedzieć o stanie psychicznym osoby, jest to zbyt podatne na manipulacje, co ogranicza jej przydatność w obiektywnej diagnostyce” – dodaje Musyyab Yousufi, doktorant KTU i współtwórca projektu.
Jak działa nowatorski model AI?
Proces diagnostyczny opierał się na dwóch rodzajach danych: wynikach elektroencefalografii (EEG) oraz nagraniach głosu. Dane EEG zostały pozyskane z otwartej bazy Multimodal Open Dataset for Mental Disorder Analysis (MODMA) i obejmowały pięciominutowe zapisy aktywności mózgowej uczestników eksperymentu w stanie spoczynku, z zamkniętymi oczami. Z kolei dane audio pochodziły z sesji pytań i odpowiedzi oraz zadań związanych z czytaniem i opisywaniem obrazów, co pozwalało uchwycić język naturalny i stan poznawczy pacjentów.
Zgromadzone sygnały EEG i audio zostały przekształcone w spektrogramy – graficzne reprezentacje zmian sygnałów w czasie. Następnie dane te były przetwarzane za pomocą zmodyfikowanego modelu głębokiego uczenia DenseNet-121, który analizował obrazy w celu identyfikacji oznak depresji. Dzięki temu udało się osiągnąć wysoką skuteczność klasyfikacji na dwie grupy: osób zdrowych i cierpiących na depresję.
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja jako przyszłość diagnostyki
Chociaż dotychczasowe osiągnięcia są imponujące, naukowcy podkreślają, że model AI wymaga dalszych udoskonaleń. Jednym z głównych wyzwań jest nauczenie algorytmu wyjaśniania wyników diagnozy w sposób zrozumiały dla specjalistów medycznych. Według profesora Maskeliūnasa, to kluczowy krok w kierunku zwiększenia zaufania do sztucznej inteligencji w dziedzinie opieki zdrowotnej. „Algorytm musi dostarczać nie tylko trafne wyniki, ale także uzasadnienia, które pomogą lekarzom lepiej zrozumieć, na czym opiera się diagnoza” – tłumaczy naukowiec.
Dodatkowo, rozwój tego typu technologii wymaga większej dostępności danych, co stanowi nie lada wyzwanie w kontekście prywatności pacjentów. Mimo to, eksperci wierzą, że multimodalne podejście oparte na wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI) ma ogromny potencjał, nie tylko w diagnostyce depresji, ale również w wielu innych dziedzinach, takich jak finanse, prawo czy inne obszary medycyny.
Kierunek przyszłości: zdalna i szybka diagnostyka
Opracowany model AI może w przyszłości przyspieszyć diagnozowanie depresji, a nawet umożliwić zdalne konsultacje, eliminując ryzyko subiektywnych ocen. Dzięki temu rozwiązaniu pacjenci mogliby szybciej uzyskać pomoc, co jest szczególnie istotne w przypadku chorób psychicznych, gdzie czas reakcji jest kluczowy.
Choć przed naukowcami jeszcze wiele pracy, innowacje z Uniwersytetu Technologicznego w Kownie pokazują, że sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał do zmieniania oblicza współczesnej medycyny. To kolejny krok w kierunku bardziej dostępnej, obiektywnej i efektywnej opieki zdrowotnej.
