AI-Artırılmış Ses Analizi AI-Artırılmış Ses Analizi, PTSD'yi Teşhis Etmeye Yardımcı Oluyor

Araştırmacılar, gazilerde travma sonrası stres bozukluğunu (TSSB) belirlemeye ve teşhis etmeye yardımcı olabilecek özel olarak tasarlanmış bir bilgisayar programı geliştirdiler.

NYU Tıp Fakültesi araştırmacıları, yapay zeka aracının TSSB'si olan ve olmayanların seslerini yüzde 89 doğrulukla ayırt edebildiğini keşfettiler. Benzersiz yaklaşım uygun maliyetli ve müdahaleci değildir.

Araştırmanın kıdemli yazarı Charles R. Marmar, "Bulgularımız, konuşma temelli özelliklerin bu hastalığı teşhis etmek için kullanılabileceğini ve daha fazla iyileştirme ve doğrulama ile yakın gelecekte klinikte kullanılabileceğini gösteriyor" dedi. NYU Tıp Fakültesi'nde Psikiyatri Bölümü.

Çalışma dergide görünüyor Depresyon ve Kaygı.

Uzmanlar, dünya çapındaki yetişkinlerin yüzde 70'inden fazlasının hayatlarının bir noktasında travmatik bir olay yaşadığını ve bazı mücadele eden ülkelerdeki insanların yüzde 12'sinin TSSB'den muzdarip olduğunu paylaşıyor. Durumu olanlar, tetikleyici bir olay hatırlatıldığında güçlü, kalıcı bir sıkıntı yaşarlar.

Çalışma yazarları, bir TSSB tanısının çoğunlukla klinik görüşme veya kendi kendine bildirim değerlendirmesiyle belirlendiğini, her ikisinin de doğası gereği önyargılara yatkın olduğunu söylüyorlar. Bu, tıbbi durumlar için laboratuvar değerlerine çok benzer şekilde, TSSB ilerlemesinin objektif, ölçülebilir, fiziksel belirteçleri geliştirme çabalarına yol açmıştır, ancak ilerleme yavaş olmuştur.

Bu çalışmada, araştırma ekibi, bireyleri örneklere göre nasıl sınıflandıracağını "öğrenme" yeteneğine sahip, rastgele ormanlar adı verilen bir istatistiksel / makine öğrenimi tekniği kullandı. Bu tür yapay zeka programları, eğitim verilerinin miktarı arttıkça artan doğrulukla karar vermeyi mümkün kılan "karar" kuralları ve matematiksel modeller oluşturur.

Araştırmacılar ilk olarak, askerlik hizmetiyle ilgili TSSB'si olan 53 Irak ve Afganistan gazisinin yanı sıra hastalığı olmayan 78 gazinin Klinisyen Tarafından Yönetilen TSSB Ölçeği veya CAPS adı verilen standart, saatler süren teşhis görüşmelerini kaydetti.

Kayıtlar daha sonra Siri'yi de icat eden enstitü olan SRI International'dan ses yazılımına aktarıldı ve ekibin yapay zeka programının kalıplar için incelediği kısa konuşmalarla yakalanan toplam 40.526 konuşma tabanlı özellik elde edildi.

Rastgele orman programı, daha az net konuşma ve cansız, metalik bir ton da dahil olmak üzere belirli ses özelliklerinin kalıplarını TSSB ile ilişkilendirdi ve her ikisi de uzun süredir anekdot olarak tanıya yardımcı olarak rapor edildi.

Mevcut çalışma, TSSB'nin arkasındaki hastalık mekanizmalarını araştırmasa da, teori, travmatik olayların, kişinin sesini etkileyen duygu ve kas tonusunu işleyen beyin devrelerini değiştirdiğidir.

Bir sonraki adım, araştırma ekibinin AI ses aracını daha fazla veriyle eğitmesidir. Daha sonra yaklaşımı bağımsız bir örnek üzerinde doğrulayacak ve aracı klinik olarak kullanmak için hükümet onayına başvuracaklar.

Baş yazar Adam Brown, Ph.D. "Konuşma, belki de gelecekteki bir TSSB akıllı telefon uygulamasının bir parçası olarak, otomatik bir teşhis sisteminde kullanım için çekici bir adaydır, çünkü ucuz, uzaktan ve müdahaleci olmayan bir şekilde ölçülebilmektedir" diyor. Psikiyatri Bölümü'nde yardımcı doçent.

SRI International’ın Konuşma Teknolojisi ve Araştırma (STAR) Laboratuvarı direktörü Dimitra Vergyri, "PTSD algılama ile ilgili mevcut çalışmada kullanılan konuşma analizi teknolojisi, SenSay Analytics ™ adı verilen konuşma analizi platformumuzda yer alan yetenekler aralığına giriyor" dedi.

“Yazılım, konuşmanın duygu, duygu, biliş, sağlık, akıl sağlığı ve iletişim kalitesi dahil olmak üzere durumunu anlamak için konuşmanın frekansı, ritmi, tonu ve ifade özellikleriyle birlikte kelimeleri analiz ediyor. Teknoloji, Oto, Ambit ve Decoded Health gibi girişimlerde görülen bir dizi endüstri uygulamasında yer aldı. "

Kaynak: NYU / EurekAlert