Învățarea automată ar putea fi un instrument complementar de sprijinire a deciziilor pentru evaluarea depresiei

Învățarea automată ar putea fi un instrument complementar de sprijinire a deciziilor pentru evaluarea depresiei

Context și scop: Depresia afectează aproximativ 18 milioane de americani în fiecare an, dar depistarea depresiei are loc rar în ambulatoriu. Acest studiu a evaluat un instrument de biomarker automat bazat pe inteligență artificială care utilizează modele de vorbire pentru a detecta depresia moderată până la severă pentru a îmbunătăți accesul la screening în asistența medicală primară.

Abordarea studiului: Studiul a analizat peste 14.000 de mostre de vorbire de la adulți din SUA și Canada. Participanții au răspuns la întrebarea: „Cum a fost ziua ta?” Cu cel puțin 25 de secunde de limbaj liber. Instrumentul a analizat biomarkerii vocali asociați cu depresia, inclusiv cadența vorbirii, ezitarile, pauzele și alte caracteristici acustice. Acestea au fost comparate cu rezultatele Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), un instrument standard de screening pentru depresie. Un scor PHQ-9 de 10 sau mai mare a indicat depresie moderată până la severă. Instrumentul AI a oferit trei rezultate: semne de depresie, semne de depresie care nu au fost detectate și evaluare ulterioară (pentru cazuri incerte).

Rezultate cheie: Setul de date utilizat pentru antrenarea modelului AI a constat din 10.442 de eșantioane, în timp ce alte 4.456 de eșantioane au fost utilizate într-un set de validare pentru a evalua acuratețea.

• Instrumentul a arătat o sensibilitate de 71% și a identificat corect depresia la 71% dintre persoanele care au avut-o.

• Specificitatea a fost de 74%, ceea ce a exclus corect depresia la 74% dintre persoanele care nu au avut-o.

De ce contează: descoperirile studiului sugerează că tehnologia de învățare automată ar putea servi ca instrument complementar de sprijinire a deciziilor pentru evaluarea depresiei.

Surse: