Strojno učenje bi lahko bilo dopolnilno orodje za podporo odločanju za oceno depresije

Strojno učenje bi lahko bilo dopolnilno orodje za podporo odločanju za oceno depresije

Ozadje in namen: Ocenjuje se, da depresija vsako leto prizadene približno 18 milijonov Američanov, vendar se pregledi za depresijo redko izvajajo v ambulantnem okolju. Ta študija je ovrednotila strojno biomarkersko orodje, ki temelji na umetni inteligenci in uporablja govorne vzorce za odkrivanje zmerne do hude depresije za izboljšanje dostopa do presejalnih pregledov v primarni negi.

Pristop študije: Študija je analizirala več kot 14.000 vzorcev govora odraslih v ZDA in Kanadi. Udeleženci so odgovarjali na vprašanje: "Kakšen je bil vaš dan?" Z vsaj 25 sekundami jezika v prosti obliki. Orodje je analiziralo glasovne biomarkerje, povezane z depresijo, vključno s kadenco govora, oklevanjem, premori in drugimi akustičnimi značilnostmi. Primerjali so jih z rezultati vprašalnika o zdravju bolnikov 9 (PHQ-9), standardnega orodja za odkrivanje depresije. Ocena PHQ-9 10 ali več je kazala na zmerno do hudo depresijo. Orodje AI je zagotovilo tri rezultate: znake depresije, znake depresije, ki niso bili zaznani, in nadaljnjo oceno (za negotove primere).

Ključni rezultati: Nabor podatkov, uporabljen za usposabljanje modela umetne inteligence, je obsegal 10.442 vzorcev, medtem ko je bilo dodatnih 4.456 vzorcev uporabljenih v validacijskem nizu za oceno točnosti.

• Orodje je pokazalo 71 % občutljivost in pravilno prepoznalo depresijo pri 71 % ljudi, ki so jo imeli.

• Specifičnost je bila 74 %, kar je pravilno izključilo depresijo pri 74 % ljudi, ki je niso imeli.

Zakaj je to pomembno: Ugotovitve študije kažejo, da bi lahko tehnologija strojnega učenja služila kot dopolnilno orodje za podporo odločanju za oceno depresije.

Viri: