De IA do MIT pode determinar depressão ao longo de uma conversa
Source:Quando se trata de determinar a depressão, os médicos geralmente feitas por pacientes perguntas específicas sobre o humor, a doença mental, estilo de vida e história pessoal, e usam essas respostas para o diagnóstico. Os pesquisadores do mit criaram um modelo, que pode detectar depressão em pessoas sem a necessidade de fazer-lhes perguntas específicas, repercutindo em vez disso, a sua natural de conversação e estilo de escrita.
De acordo com o investigador principal do projeto Туки Альханаи, "as primeiras dicas tiramos a idéia de que o homem feliz, excitado com tudo, triste ou fica em especial a localização de espírito, um tipo de depressão, é a partir de uma conversa. Para implantar uma solução escalável modelo de definição de depressão, a necessidade de minimizar a quantidade de restrições que você aplica a dados. Você precisa manter uma conversa normal e permitir que o modelo de determinar o estado de uma pessoa no processo natural de comunicação".
Como identificar a depressão de uma pessoa? AI chega de conversa
Os Pesquisadores chamam o seu modelo "внеконтекстовой", porque não há restrições nos tipos de perguntas que podem ser feitas, ou tipos de respostas, que serão ouvidas. Usando o método de simulação de seqüências, os cientistas скормили modelo, o texto e o som de conversas com as pessoas em depressão e para fora. O acúmulo de sequências, surgem padrões, tais como natural o uso de palavras como "triste" ou "para baixo", e de sinais de áudio mais monótonas.
"Modelo vê a sequência de palavras e determina a esses padrões como mais prováveis para encontrar pessoas com depressão ou sem ela", diz Альханаи. "Então, se ela vê a mesma seqüência de novas pessoas, pode determinar que a depressão". Durante o teste, o modelo demonstrou 77% de sucesso na definição de depressão, por conta de que derrotou todos os outros modelos, que, na sua maioria, dependem estruturado de perguntas e respostas.
Talvez, um dia, este modelo será подручным ferramenta de médicos ou mesmo serve de base para futuras de sistemas artificiais de assistentes.
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