Yapay zeka bir çocuğun konuşmasından depresyon ve kaygıyı tespit edebiliyor.
Bir makine öğrenmesi algoritması, küçük çocukların konuşma modellerinde kaygı ve depresyon belirtilerini algılayabilir. Biyomedikal ve Sağlık Bilişimi Dergisinde yayınlanan araştırmaya göre, Makine öğrenme algoritmasına dayalı olarak çalışan bu yeni sistem, tespit edilmesi zor olan durumlarda zaman kazandırıyor. Özellikle 10 yaş altındaki çocuklar duygularını ve ruhsal sorunlarını tam anlamıyla dile getiremiyorlar, bu durum depresyon ve kaygı bozukluklarının, büyüme döneminde karşılaşılan ufak sorunlarla karıştırılmasına neden olabiliyor. Vermont Üniversitesi Çocuk, Gençlik ve Aile Merkezi tarafından yürütülen bir çalışmaya göre , geliştirilen algoritma çocuklarda kaygı ve depresyonu %80 oranında tespit edebiliyor.
Araştırmada üç ile sekiz yaş arası 71 çocuk ile yapılan çalışmada, çocuklara üç dakikalık doğaçlama bir hikaye anlatmaları ve hikayenin sonunda, hikayenin ilginçliğine göre değerlendirilecekleri söyleniyor. Görüşme sırasında tarafsız ve sert bir tutum içerisinde olan araştırmacı, sürenin bitimine 30 saniye kala zile basarak, süre baskısı oluşturuyor. Böylece stres altındaki durumlarda ortaya çıkan tepkiler değerlendiriliyor.
Ses kayıtlarının makine öğrenmesi algoritması ile analizi sonucunda depresyon ve kaygı bozukluklarının %80 oranında tespit edilebiliyor. Yapay zeka bunun için ses tonuna odaklanıyor. Hikaye anlatırken, çocuğun sesindeki, alçak, titrek ve değişken ses tonuna ve zille birlikte seste yükselme olup olmadığına odaklanıyor. Teşhis için en önemli olan zaman aralığının doksan ile otuz saniye arasında olan ilk zil sesine gelen tepkiden sonraki sürecin önemli olduğu tespit edilmiş. Ses kaydı yapay zekaya yüklendikten sonra, yapay zeka tarafından incelenip şüpheli olan tonlamalar tespit edilerek teşhis konulması kolaylaşıyor.
Bilim insanları, klinikte başarı seviyesi yüksek olan bu teknolojinin ise akıllı telefonlara eklenmesi hakkında araştırmalara başladı. Akıllı telefonla ses kaydedilip daha kısa sürede teşhis için kullanabileceğini savunan araştırmacılar, bu teknolojiyi daha önce geliştirilmiş olan hareket analizi ile birleştirerek daha iyi sonuçlar alabileceklerinin ve gözden kaçan hastalıklar nedeniyle gençlerin uyuşturucu ya da intihara sürüklenmesinin önüne geçebileceklerini savunuyor.
Sayfa içeriği bilgilendirme amaçlıdır. Tanı ve tedavi için hekiminize başvurunuz.
Kaynak: https://www.sciencedaily.com/releases/2019/05/190506150126.htm
