Depresia poate fi detectată din discurs. Dar un sistem AI va face cel mai probabil asta pentru noi

D

Un studiu recent a demonstrat că persoanele depresive – cu și fără ideație suicidară –  folosesc o exprimare absolutistă semnificativ mai mult decât persoanele sănătoase. Practic, în viitor, am putea renunța la clasicul interviu clinic, utilizând în schimb o serie de indicatori măsurabili pentru a diagnostica depresia. Cum ar fi, însă, dacă specialistul care analizează exprimarea clientului nu ar fi un om, ci o rețea neuronală artificială?

Nu este surprinzător că depresia poate fi identificată după conținutul discursului sau după tonul vocii: de multe ori psihologii iau în calcul tendințele de a folosi anumite formulări (catastrofizări, de ex.) cât și indici paraverbali (tonul vocii, etc) pentru a evalua dificultățile unui client depresiv.

De curând însă, câțiva specialiști în inteligență artificială din cadrul MIT au reușit să calibreze o rețea neuronală (un sistem de inteligență artificială) pentru a diferenția indivizii cu diagnostic de depresie de cei sănătoși. Pentru a îndeplini această sarcină, sistemul de inteligență artificială (AI) se folosește doar de elemente din conversații sub formă de text și/ sau audio. Anterior acestui experiment aceiași autori au lucrat la un algoritm capabil să să detecteze emoții pozitive sau negative doar ascultând relatările unor participanți sănătoși.

Trei modele diferite de a analiza discursul

În cadrul studiului realizat la MIT au fost testate 3 tipuri de analiză a discursului pacientului. (Datele au fost preluate din 142 de interviuri cu computer asistat, din proiectul  The Distress Analysis Interview Corpus (DAIC), proiect în care participanții au avut parte de un interviu de screening pentru diverse tulburări, fie efectuate de o persoană, fie de un computer asistat sau autonom).  

Prima rețea de inteligență artificială a încercat să detecteze depresia utilizând ca sursă de informație răspunsul participanților la întrebările specifice adresate în cadrul interviului clinic. Din contră, cea de-a doua rețea a ignorat conținutul răspunsurilor la întrebările de screening, analizând în schimb indicii de conversație din discursul persoanelor (formulări absolutiste, catastrofizare etc.). Nu în ultimul rând, treia rețea a analizat secvențe întregi de răspunsuri, tot fără a ține cont de întrebările adresate participanților

Ce știm: contează secvența, nu răspunsurile punctuale

În mod interesant, cel mai puțin performant model a fost cel care a analizat răspunsul la întrebările standard, asemenea unui interviu clinic. Pe de-o parte, acest sistem nu a clasificat nici un pacient non-depresiv ca fiind depresiv; totuși, a clasificat pacienți cu diagnostic de depresie ca fiind sănătoși, eficiența sa în identificarea depresiei lăsând de dorit.

La polul opus, cel mai performant model s-a dovedit cel care a folosit ca sursă de analiză  secvențe de conversație, mai ales când i-au fost oferite date combinate despre calitatea vocii și conținut (text). Acest lucru sugerează că nu doar ce se spune și cum se spune ne oferă informație: și ordinea în care sunt acestea apar în discurs contează pentru detecția depresiei.

Ce nu știm încă: care sunt indicatorii-cheie

Rezultatele actuale sunt încurajatoare. Însă, acestea nu ne spun nimic despre ce fel de indicatori de conținut, voce și secvență sunt cele care caracterizează persoanele depresive. Practic, știm doar că utilizând aceste criterii rețeaua reușește să detecteze depresia, dar nu știm exact ce fel de diferențe au fost găsite. Este foarte tentant să ne gândim la elemente precum absolutizările menționate în studiul din începutul articolului, însă lucrarea de față nu oferă astfel de date.  

De ce ar trebui să fim entuziaști, nu alarmați

Ce înseamnă asta pentru psihologie și ce impact va avea asupra profesiei noastre? În primul rând, este important de notat faptul că aceste studii sunt încă în stadiul de pilot. Modelul MIT nu este perfect în predicții, iar acest studiu a inclus un număr destul de mic de pacienți depresivi. Cu siguranță astfel de rețele sunt însă perfectibile și vor fi folosite pentru screening în viitor. Iar asta este bine.

Dacă într-adevăr discursul natural este un indicator cel puțin la fel de bun pentru diagnostic ca interviul clinic, atunci un asistent AI este aproape obligatoriu, unui om fiindu-i practic imposibil să proceseze la fel de eficient o cantitate atât de mare de informație în timp real. În plus, un screening făcut de o rețea poate fi mai puțin stresant pentru o persoană care încearcă să evite anumite prejudecăți. Din fericire, cel mai probabil în intervenție latura umană va continua să primeze.

Andreea Rățoi

Andreea Rățoi este dublu-absolventă de master, absolvind întâi Psihologia Sănătății-Cercetare Clinică și Optimizare Comportamentală și apoi masterul de Neurobiologie din cadrul Universității București. Este preocupată de psihologia clinică și cognitivă, în special de modul în care neuroștiințele pot ajuta la clarificarea proceselor psihologice și la selectarea de intervenții eficiente.

1 comment

Arhivă Ediții

Pagina de Facebook APR