Rewolucyjna metoda wykrywania zaburzeń psychicznych w 10 sekund

W Polsce powstała technologia, która może całkowicie odmienić sposób diagnozowania zaburzeń psychicznych. Nowy system oparty na sztucznej inteligencji potrafi w zaledwie 10 sekund wykryć objawy depresji, lęku i innych zaburzeń wyłącznie na podstawie ruchu gałek ocznych. Choć obecna skuteczność sięga 70%, badacze pracują nad dalszym rozwojem.

Aby opracować nowy system, przeprowadzono badanie, w którym wzięło udział 101 osób, w tym pacjenci z rozpoznaną depresją, osoby z lękiem społecznym oraz osoby zdrowe stanowiące grupę kontrolną. Ich zadaniem było oglądanie przez 10 sekund zdjęć twarzy, wyrażających różne emocje, a specjalne czujniki umieszczone w tzw. okulografach rejestrowały ruchy gałek ocznych ochotników. Na podstawie zebranych danych wygenerowano ścieżki spojrzeń, które zostały przeanalizowane przez sieci neutronowe.

Jakie są wyniki? Dr Karol Chlasta z Akademii Leona Koźmińskiego, współautor badania i ekspert w dziedzinie sztucznej inteligencji wyjaśnia, że u osób depresyjnych można zauważyć tendencję do skupiania uwagi na negatywnych bodźcach, zaś osoby z lękiem społecznym wykazują zwiększoną aktywność w skanowaniu twarzy, czyli hiperskanowaniem (wydłużeniem ścieżki skanowania twarzy, które świadczy o wrażliwości na bodźce społeczne).

Metoda osiąga skuteczność rzędu 60-70% w przypadku diagnozowania depresji i lęku społecznego, jest to więc porównywalne z tradycyjnymi metodami, jednocześnie będąc znacznie szybszym i mniej angażującym procesem dla pacjenta niż tradycyjne sposoby diagnozy.

Technikę tę można wykorzystać w urządzeniach codziennego użytku, np. w laptopie, smartfonie czy goglach VR.

- Możemy to porównać do działania inteligentnych zegarków, które mówią nam, jak wyglądał nasz rytm snu. Tyle że poza pulsem możemy mierzyć i analizować także nasz wzrok - mówi dr Chlasta.

Jednak nie tylko wzrok może być analizowany - naukowcy już pracują nad zastosowaniem nowych metod sztucznej inteligencji do analizy głosu, również w kontekście schorzeń neurologicznych.

Jak opowiada dr Chlasta, nasz głos delikatnie się zmienia w przypadku wielu chorób, a ludzkie ucho nie jest na tyle wprawne, aby to usłyszeć. System oparty o sztuczne sieci neuronowe jest jednak w stanie od razu wyłowić nawet z krótkich fragmentów wypowiedzi zmiany w działaniu narządów mowy.

- To może dać wczesny sygnał ostrzegawczy, że jesteśmy narażeni na depresję, demencję lub chorobę Alzheimera. Dzięki temu mamy szansę szybciej zareagować. Zmienić codzienne nawyki i skonsultować się z lekarzem, zanim nasze objawy się nasilą - dodaje.

Depresja i lęk społeczny to jedne z najczęstszych zaburzeń psychicznych, a liczba osób nimi dotkniętych wciąż rośnie. Według prognoz WHO do 2030 roku depresja będzie najczęściej diagnozowaną chorobą na świecie. W samej Polsce cierpi na nią już około 4 miliony osób, a wiele przypadków jest wciąż niezdiagnozowanych, często z powodu braku czasu.

Nowy projekt może umożliwiać szybszą diagnozę, chociaż potrzeba dalszych badań na ten temat, by stworzyć dobrze działający model. Ciężko jednak dostać dodatkowe dane, ponieważ społeczne zaufanie do sztucznej inteligencji wciąż jest niskie, więc ludzie niechętnie chcą udostępniać informacje na swój temat. Bez tego ciężko będzie wyjść poza warunki laboratoryjne, jak mówi dr Chlasta.

Autorami badania są również psycholodzy i inni eksperci w zakresie badań nad AI, w tym dr hab. Krzysztof Krejtz i dr hab. Izabela Krejtz z Uniwersytetu SWPS oraz dr Katarzyna Wisiecka z AEH w Warszawie.

Źródło: PAP