AI otkriva depresiju iz glasovnih poruka na WhatsAppu
Zahvaljujući strojnom učenju, suptilni akustični obrasci u glasovnim porukama mogu pomoći u identificiranju depresivnih osoba s iznenađujućom točnošću
Novi medicinski LLM postigao je više od 91 posto točnosti u dijagnosticiranju velikog depresivnog poremećaja nakon analize kratke audio snimke na WhatsAppu u kojoj sudionici opisuju svoj tjedan. Tako barem tvrdi studija Medicinskog fakulteta Santa Casa de São Paulo, objavljena u časopisu PLOS Mental Health.
Govorni obrasci
Autori su pritom koristili skup podataka za treniranje svojih LLM-ova sa sedam različitih podmodela i skup podataka za testiranje LLM-ova, a u istraživanju su korištene audio snimke koje su pacijenti slali liječnicima u trenucima kad su pokazivali simptome.
Zanimljivo, LLM-ovi su pokazali veću točnost pri klasifikaciji depresije kod žena (91,0 posto) nego kod muškaraca (75 posto) iz glasnovnih poruka u kojima su opisivali svoj tjedan. Istraživači tu razliku objašnjavaju većim brojem sudionica u skupu podataka za obuku modela, ali i razlikama u govornim obrascima između muškaraca i žena.
Strojnim učenjem do dijagnoze
Sličnije rezultate između muškaraca i žena LLM-ovi su pokazali kad su ispitanici trebali brojati do 10; tada se ta razlika u prepoznavanju simptoma smanjila na 82 posto kod žena i 78 posto kod muškaraca.
"Naša studija pokazuje da suptilni akustični obrasci u spontanim glasovnim porukama na WhatsAppu mogu pomoći u identificiranju depresivnih profila s iznenađujućom točnošću korištenjem strojnog učenja”, zaključuju autori koji se nadaju da bi daljnje usavršavanje modela moglo dovesti do jeftinog i praktičnog načina otkrivanja depresije, ali i do drugih kliničkih i istraživačkih primjena.
