MIT'deki araştırmacılar, doğal konuşma ve yazma tarzlarına dayalı olarak, doktor hasta görüşmesindeki spesifik sorulara cevap vermeden insanların depresyonunu algılayabilen bir model oluşturdular.

Depresyonun tanımlanması söz konusu olduğunda , doktorlar geleneksel olarak hastalara duygudurum, akıl hastalıkları, yaşam tarzı ve kişisel geçmiş hakkında özel sorular sorarlar ve bu cevapları tanı koymak için kullanırlar. Projenin öncü araştırmacısı Tuka Alhanai'ye göre, "Bir insanın mutlu, heyecanlı, üzgün ya da depresyon gibi bazı ciddi bilişsel koşullara sahip olduğuna dair ilk ipuçları konuşmasında gizlidir. Depresyonda olan hastalar sorulan sorulara cevap vermede isteksiz olmakla beraber doğru cevapta vermeyebilir. Bu nedenle araştımacılar, daha az öznel olan gündelik konuşmalarla da ipuçları toplamaya dayanan bir model oluşturmaya başladılar.

Araştırmacılar, ortaya koydukları bu modele "context-free" adını koydular.Araştırmacılar, sorulabilecek sorulara ve cevaplardan elde edilen verilere hiçbir kısıtlama getirmeyen "context-free" adlı modeli ortaya çıkardılar. Dizi modellemesi adı verilen bir teknik kullanarak, araştırmacılar model metni ve sesi hem depresif hem de depresyona sahip olmayan bireylerle konuşarak beslemiştir . Diziler biriktikçe, "üzgün" veya "aşağı" gibi sözcüklerin doğal kullanımı ve daha düz ve daha monoton olan ses sinyalleri gibi modeller ortaya çıktı.

Alhanai, “Bu model, sözcüklerin veya konuşma tarzının sıralarını görüyor ve bu kalıpların depresyona girmiş veya deprese olmayan kişilerde görülme olasılığının daha yüksek olduğunu belirliyor” diyor. "Sonra, aynı dizileri yeni konularda görürse, bunalımlı olup olmadığını da tahmin edebilir." Testlerde, model depresyonun belirlenmesinde yüzde 77'lik bir başarı oranı sergiledi, çoğu diğer modellerden daha iyi performans gösterdi. 

Ekip, her hasta farklı şekilde konuştuğundan, modelin klinisyenler için yardımcı bir araç olması amaçlandığını söylüyor. Araştırmacı James Glass, “Gelecekte model, bir kullanıcının mesajını izleyen ve zihinsel sıkıntıya neden olan ve uyarılar gönderen mobil uygulamalara da temel oluşturabilir. Bu, mesafe, maliyet ya da bir şeyin yanlış olabileceğine dair bir bilinç eksikliğinden dolayı özellikle bir tanı için klinisyene ulaşamayanlar için yararlı olabilir” diyor. Araştırmacılar ayrıca, bu yöntemleri demans gibi diğer bilişsel koşullara sahip birçok konuda ek veriler üzerinde test etmeyi amaçlıyorlar.

Kaynak: https://www.engadget.com/2018/08/31/mits-ai-can-tell-if-youre-depressed-from-the-way-you-talk/