PsychiatriaSztuczna inteligencja (AI) w medycynie

Narzędzie oparte na AI wykrywa umiarkowaną i ciężką depresję na podstawie wzorców mowy

Depresja dotyka każdego roku około 18 milionów Amerykanów, jednak przesiewowe badania w kierunku depresji rzadko są przeprowadzane w warunkach ambulatoryjnych. W badaniu oceniono narzędzie diagnostyczne oparte na sztucznej inteligencji (AI), wykorzystujące wzorce mowy do wykrywania umiarkowanej i ciężkiej depresji, z myślą o poprawie dostępu do przesiewowych badań w podstawowej opiece zdrowotnej.

Metodologia badania

Analizie poddano ponad 14 000 próbek głosu od dorosłych mieszkańców Stanów Zjednoczonych i Kanady. Uczestnicy odpowiadali na pytanie: „Jak minął Twój dzień?” w formie co najmniej 25-sekundowej swobodnej wypowiedzi. Narzędzie analizowało biomarkery wokalne związane z depresją, takie jak kadencja mowy, wahania, pauzy oraz inne cechy akustyczne. Wyniki analizy porównano z wynikami Kwestionariusza Zdrowia Pacjenta-9 (PHQ-9), będącego standardowym narzędziem do przesiewowego badania depresji. Wynik PHQ-9 wynoszący 10 lub więcej wskazywał na umiarkowaną lub ciężką depresję. Narzędzie AI generowało trzy możliwe wyniki: „Wykryto objawy depresji”, „Nie wykryto objawów depresji” oraz „Zalecana dalsza ocena” (w przypadkach niejednoznacznych).

Główne wyniki

Zbiór danych użyty do treningu modelu AI obejmował 10 442 próbki, natomiast dodatkowe 4 456 próbek wykorzystano w zestawie walidacyjnym w celu oceny jego dokładności.

  • Czułość: 71% – narzędzie poprawnie identyfikowało depresję u 71% osób, które ją miały.
  • Swoistość: 74% – narzędzie poprawnie wykluczało depresję u 74% osób, które jej nie miały.

Znaczenie badań

Wyniki badania sugerują, że technologia oparta na uczeniu maszynowym może pełnić rolę uzupełniającego narzędzia wspierającego decyzje diagnostyczne w ocenie depresji.

Źródło: American Academy of Family Physicians

 

Tygodnik Medyczny

Zdrowie, system ochrony zdrowia, opieka farmaceutyczna, farmacja, polityka lekowa, żywienie, służba zdrowia - portal medyczny

Najnowsze artykuły

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

Back to top button