Машинното обучение може да бъде допълнителен инструмент за подпомагане на вземането на решения за оценка на депресията

Машинното обучение може да бъде допълнителен инструмент за подпомагане на вземането на решения за оценка на депресията

Предистория и цел: Депресията засяга около 18 милиона американци всяка година, но скринингът за депресия рядко се извършва в амбулаторни условия. Това проучване оценява базиран на AI машинен биомаркерен инструмент, който използва говорни модели за откриване на умерена до тежка депресия, за да подобри достъпа до скрининг в първичната медицинска помощ.

Подход на изследването: Проучването анализира над 14 000 речеви проби от възрастни в САЩ и Канада. Участниците отговаряха на въпроса: „Как мина денят ви?“ С поне 25 секунди език в свободна форма. Инструментът анализира вокални биомаркери, свързани с депресия, включително каданс на речта, колебания, паузи и други акустични характеристики. Те бяха сравнени с резултатите от въпросника за здравето на пациентите-9 (PHQ-9), стандартен инструмент за скрининг на депресия. PHQ-9 резултат от 10 или по-висок показва умерена до тежка депресия. AI инструментът предостави три изхода: признаци на депресия, признаци на депресия, които не са открити, и допълнителна оценка (за несигурни случаи).

Ключови резултати: Наборът от данни, използван за обучение на AI модела, се състоеше от 10 442 проби, докато допълнителни 4 456 проби бяха използвани в набор за валидиране за оценка на точността.

• Инструментът показа чувствителност от 71% и правилно идентифицира депресията при 71% от хората, които са я имали.

• Специфичността е 74%, което правилно изключва депресията при 74% от хората, които не са имали такава.

Защо има значение: Резултатите от проучването показват, че технологията за машинно обучение може да служи като допълнителен инструмент за подпомагане на вземането на решения за оценка на депресията.

източници: