НГУ разработал нейросеть для диагностики депрессии по голосу

В НГУ представили цифровой метод оценки депрессивных состояний на основе анализа голоса Ученые Новосибирского государственного университета НГУ разработали автоматизированный подход к оценке депрессии основываясь на акустических характеристиках человеческой речи Работы проводились по программе Приоритет 2030 Такая диагностика обладает рядом преимуществ по сравнению с методами самоотчета и интервью так как полностью исключает фактор социальной желательности контролировать голос для скрытия своих симптомов человек не сможет Исследователи на основе более 90 интервью обучили нейросетевую модель которая классифицирует речь по четырем уровням выраженности депрессии от отсутствия симптомов до тяжелой формы В основу разработки легла современная архитектура wav2veс которая позволяет извлекать векторные акустические характеристики голоса Обученная модель демонстрирует высокую точность которая сопоставима с результатами ведущих зарубежных исследований Для практического использования технологии был создан прототип GUI приложения NeuroVoiсe который реализован на базе фреймворка PyQt5 отметил заведующий кафедрой клинической психологии ИММТ НГУ Александр Федоров Разработанный интерфейс обеспечивает полный цикл работы с данными от загрузки или записи аудио до визуализации результатов и экспорта записей Технологию могут применять врачи общего профиля с целью обнаружения коморбидной депрессии при соматических заболеваниях или маскированной депрессии которая часто проявляется в форме физических жалоб болей и недомогания Разработчики намерены расширять параметры программы и вести дальнейшей обучение моделей В будущем технологию могут использовать для диагностики других психических расстройств при наличии дополнительных данных на основе которых можно будет дообучить модель перспективы

В России разработали способ диагностики депрессии по голосу Это сделали ученые Новосибирского государственного университета На основе более 90 интервью исследователи обучили нейросетевую модель которая классифицирует речь по четырем уровням выраженности депрессии от отсутствия симптомов до тяжелой формы Авторы разработки считают что такой метод может быть более объективен чем традиционные самоотчет и интервью Больше новостей в Daily News

Учёные научили нейросеть слышать депрессию по голосу Разработанный сервис анализирует речь и с высокой точностью определяет признаки депрессии и их выраженность Голос человека при депрессии теряет энергию и становится монотонным изменения почти невозможно скрыть Искусственный интеллект улавливает эти тонкие нюансы на которые не реагирует обычное ухо Сервис не ставит диагноз а помогает врачам заметить депрессию на раннем этапе когда пациент жалуется на усталость или боли а анализы ничего не показывают В будущем технологию хотят расширить распознавать другие расстройства и анализировать мимику по видео Фото unsplash знаниевгороде

Голос выдаёт депрессию российские ученые создали цифровой детектор настроения Учёные из Новосибирска научили нейросеть ставить предварительный диагноз по звуку Разработанный ими сервис анализирует речь и с высокой точностью определяет есть ли у человека признаки депрессии и насколько они выражены Нейросеть слышит то что не уловит ухо Когда у человека депрессия меняется не только настроение но и голос он теряет энергию становится более монотонным Эти изменения почти невозможно сымитировать или скрыть ИИ обученный на сотнях записей улавливает эти тонкие акустические нюансы Не замена врачу а его цифровой помощник Сервис не ставит диагнозы Его задача стать инструментом для терапевтов и кардиологов чтобы те могли вовремя заподозрить депрессию у пациента который месяцами жалуется например на боли в сердце или хроническую усталость но медицинские анализы ничего не показывают Что дальше Сейчас это прототип но в будущем технологию хотят доработать научить определять и другие расстройства а также добавить анализ мимики по видео Так обычная видеоконференция сможет стать первым шагом к своевременной помощи

Исследователи из НГУ первыми в России научили нейросеть выявлять степень депрессии по голосу Как рассказали в пресс службе НГУ на основе более 90 интервью учёные и студенты направления Психология Института медицины и медицинских технологий обучили нейросеть которая классифицирует речь по четырём уровням выраженности депрессии от отсутствия симптомов до тяжёлой формы Обученная модель демонстрирует высокую точность Для практического использования технологии создан прототип приложения NeuroVoiсe Диагностика депрессии по голосу позволяет оценить состояние человека более объективно чем с помощью традиционных методов так как произвольно контролировать голос с целью сокрытия симптомов депрессии человек не может Важно отметить что технология не является заменой специалисту однако может быть эффективно использована врачами общего профиля для выявления коморбидной или маскированной депрессии

Цифровой сервис оценки депрессии на основе анализа голоса разработали в России Речь естественный биомаркер психического состояния Даже короткий отрывок содержит ценную информацию об энергетике голоса которая подвержена изменениям при депрессивных и тревожных состояниях

В России создали ИИ для диагностики депрессии по речи Разработка Новосибирского государственного университета поможет врачам быстро и точно выявлять скрытые признаки расстройства Нейросеть обучена на реальных интервью Она реагирует на тембр интонации паузы и классифицирует состояние по шкале от нормы до тяжелой формы Подписывайтесь на Послезавтра

Депрессию начнут выявлять по голосу Новосибирские учёные обучили нейросеть на 90 интервью Она анализирует речь и определяет четыре уровня депрессии от нормы до тяжёлой формы Метод может быть объективнее опросников и разговоров с врачом уверяют авторы investingcorp

Речь человека естественный биомаркер его психического состояния Даже её короткий отрывок содержит ценную информацию об изменениях в голосе при депрессивных и тревожных состояниях Поэтому российские ученые разработали автоматизированный подход к оценке депрессии основываясь на акустических характеристиках речи Они создали прототип цифрового сервиса который обеспечивает полный цикл работы с данными На основе более 90 интервью в Новосибирском госуниверситете обучили нейросетевую модель которая классифицирует речь по четырём уровням выраженности депрессии от отсутствия симптомов до тяжёлой формы Разработка поможет врачам общего профиля своевременно выявлять в частности коморбидную сопутствующую другим болезням и маскированную скрывающуюся под видом телесных симптомов депрессии у пациентов Подписывайтесь на Наука рф в MAX Десятилетиенауки

Новая работа вышедшая в журнале PLOS Mental Health демонстрирует что анализ коротких голосовых сообщений в WhatsApp с помощью моделей машинного обучения позволяет точно диагностировать большое депрессивное расстройство БДР Согласно статье Виктора Хо Отани из Медицинской школы Санта Каса де Сан Паулу Бразилия и его коллег их модель достигла точности более 91 в определении депрессии у женщин Депрессия это психическое расстройство которым страдают более 280 миллионов человек по всему миру Ранняя диагностика критически важна для своевременного лечения В исследовании использовались большие языковые модели LLM для классификации участников страдающих депрессией и тех кто не имеет этого диагноза на основе аудиозаписей WhatsApp Авторская группа провела два этапа исследования обучающий и тестовый В обучающем наборе данных участвовало 86 человек 37 женщин и 8 мужчин с клинически подтвержденным БДР и 41 человек контрольной группы 30 женщин и 11 мужчин