В ТГУ разрабатывают ИИ-систему для ранней диагностики депрессии
В ТГУ разрабатывают искусственный интеллект для ранней диагностики депрессии, способный анализировать речь, данные мозга и генетику пациента, сообщили в пресс-службе университета. Технология призвана выявлять скрытые признаки расстройства даже тогда, когда сам пациент не озвучивает жалоб.
Ежегодно около 280 миллионов человек во всем мире страдают от депрессии, которая нередко приводит к трагическим исходам. Для борьбы с этой проблемой молодой ученый ТГУ Неда Фироз создает инновационный метод диагностики на основе искусственного интеллекта (ИИ). Проект, разрабатываемый в Институте прикладной математики и компьютерных наук (ИПМКН) ТГУ, направлен на выявление депрессивных расстройств через анализ речи, данных ЭЭГ и генома пациента.
Как пояснила аспирантка ИПМКН Неда Фироз, ключевая задача — обучить нейросеть автоматически определять речевые паттерны, характерные для депрессии. Для этого ИИ анализирует аудио-, видео- и текстовые записи бесед пациентов с врачами.
«Суть подхода заключается в автоматическом выделении речевых паттернов, которые свидетельствуют о наличии у человека депрессивного расстройства. <...> Нейросеть может выявлять устойчивые речевые комбинации, характерные для депрессии, даже в том случае, если это не звучит как откровенная жалоба», — рассказала Неда Фироз.
Второй важный источник данных — электроэнцефалограмма (ЭЭГ). Современные исследования подтвердили связь определенных ЭЭГ-маркеров с депрессией, и ИИ, обученный их распознавать, сможет автоматизировать этот процесс.
Третий компонент — генетическая информация. Благодаря снижению стоимости полного секвенирования генома (в сотни раз за последние годы) такие данные становятся доступнее. Хотя генетические риски не гарантируют развитие болезни, их сочетание с речевыми и нейрофизиологическими маркерами позволит точнее оценивать состояние пациента.
«Само по себе наличие генетических рисков не означает, что у человека обязательно разовьется та или иная патология. Но в совокупности анализ трех типов информации может значительно дополнить диагностическую картину. Безусловно, ИИ не заменит врача, но он может стать хорошим вспомогательным инструментом для врача-клинициста», — отметил доцент кафедры теоретических основ информатики ИПМКН ТГУ Сергей Аксёнов.
