Как нейросеть распознает депрессию?

Депрессия — психическое расстройство, которым страдают 5% взрослых людей по всему миру¹. Человек сталкивается с целым комплексом негативных чувств: виной, отсутствием мотивации, раздражением, безнадёжностью². Ему трудно справляться с повседневными делами, даже спать, есть или работать³.

Машина распознаёт человеческие чувства и помогает управлять ими — звучит как сюжет фантастического фильма. Врачи, учёные и разработчики вместе пытаются воплотить это в жизнь. Расскажем, что у них уже получилось.

Преграды на пути к ментальному здоровью

Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) указывает, что нехватка ресурсов не позволяет вовремя диагностировать и лечить депрессию. Кроме того, люди, страдающие психическими расстройствами, подвергаются социальной стигматизации¹.

Заболевание распространено, но многие пациенты не получают нужного лечения. Исследование в Японии определило трудности, с которыми сталкиваются люди с депрессией⁴:

• нехватка опекунов или медицинских сотрудников, которые ухаживали бы за такими людьми и следили за их состоянием;

• транспортная недоступность мест, где могут оказать помощь;

• уверенность в неэффективности лечения;

• желание решить проблему самостоятельно.

Пациенты отказывались обращаться за психиатрической помощью в 63,9% случаев, так как считали, что она не нужна⁴.

Рабочая группа по профилактике заболеваний в США (USPSTF) рекомендует проводить скрининг на депрессию в рамках первичной медико-санитарной помощи взрослому населению. Чтобы эффективно диагностировать заболевание, нужно проанализировать большое количество данных. Скрининг должен быть доступным, а его результаты — понятными пациенту⁵.

Надеясь решить эти проблемы, исследователи обращаются за помощью к искусственному интеллекту (ИИ).

Давай поговорим: понимающий собеседник в смартфоне

«Привет, как ты сегодня?» — спрашивает чат-бот и предлагает ответить словом или смайликом. Мобильное приложение разговаривает с пользователем, диагностируя психоэмоциональное состояние по полученным ответам, а потом предлагает подходящий контент для управления эмоциями — видео или упражнения6.

Woebot⁷, Tess X2AI⁸, Wysa⁹ — примеры таких технологичных собеседников. Нейросеть принимает облик симпатичного робота, улыбчивой девушки или пингвина.

Разработчики стараются, чтобы пользователь воспринимал приложение как собеседника, проявляющего сочувствие и эмпатию. Для этого программу обучают⁶:

• определять эмоции пользователя и подбирать подходящие реплики;

• создавать графики настроения с краткими комментариями;

• предлагать помощь специалиста в тяжёлых случаях депрессии.

Программная «начинка» объединяет психологию и ИИ. Она основана на методах когнитивно-поведенческой, межличностной и диалектической поведенческой терапии. Чтобы распознать сообщения человека, приложение использует обработку естественного языка (NLP)^9,10.

Чат-боты на основе нейросети не заменяют помощь специалиста. Их задача — отслеживать эмоциональное состояние человека в режиме 24/7. Они добились первых успехов, улучшив показатели психического здоровья у подростков, женщин с послеродовой депрессией и людей, которые злоупотребляли психоактивными веществами¹¹.

Приложения помогают преодолеть барьер стигматизации. Разработчики гарантируют анонимность и безопасность: все данные шифруются, а использовать сервисы можно под любым ником¹².

Как ИИ распознаёт признаки депрессии

При депрессии изменяется активность речевых центров в головном мозге, и голос приобретает свои особенности. Его можно описать как более тихий, низкий, слабый¹³.

Разработчики подхватили это наблюдение. Платформа Kintsugi Voice интегрируется в кол-центры, системы телемедицины и приложения для мониторинга пациентов. ИИ диагностирует депрессию по коротким голосовым записям¹⁴.

ИИ обучают анализировать активность в соцсетях, чтобы видеть первые депрессивные признаки¹⁵:

• частоту публикаций;

• эмоционально окрашенные слова в сообщениях;

• лингвистические особенности: предлоги, личные местоимения, формы слов;

• смайлики;

• участие в сообществах.

Зачастую выводы нейросети зависят от языка. Социальными сетями чаще пользуются молодые люди, поэтому у мониторинга есть ограничения¹⁵.

ИИ диагностирует клинические случаи депрессии

Учёные из Шеффилдского университета в Великобритании использовали ИИ, чтобы улучшить этапы диагностики и подобрать индивидуальную терапию¹⁶.

ИИ диагностировал депрессию как стандартный или сложный случай. Для этого он собирал и обрабатывал разные данные¹⁶:

• негативные эмоции;

• личностные черты;

• статус занятости;

• расу и этническую принадлежность.

Совместная работа врача и нейросети улучшила исход терапии. Индивидуальный подход позволил выиграть время. Многие пациенты сразу получали лечение высокой интенсивности, а не начинали со стандартного¹⁶.

Источники

1. Депрессия [Электронный ресурс]: Всемирная организация здравоохранения. URL: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/depression. (дата обращения: 20.11.2022).

2. Депрессия [Электронный ресурс]: NHS. URL: https://www.nhs.uk/mental-health/conditions/clinical-depression/symptoms/. (дата обращения: 20.11.2022).

3. Депрессия [Электронный ресурс]: National institute of Mental Health. URL: https://www.nimh.nih.gov/health/topics/depression. (дата обращения: 20.11.2022).

4. Kanehara A, Umeda M, Kawakami N; World Mental Health Japan Survey Group. Barriers to mental health care in Japan: Results from the World Mental Health Japan Survey. Psychiatry Clin Neurosci. 2015 Sep;69(9):523-33. doi: 10.1111/pcn.12267. Epub 2015 Feb 9. PMID: 25523280; PMCID: PMC4472610.

5. Скрининг на депрессию у взрослых [Электронный ресурс]: USPSTF. URL: https://www.uspreventiveservicestaskforce.org/uspstf/document/RecommendationStatementFinal/depression-in-adults-screening (дата обращения: 20.11.2022).

6. Реляционный агент для ментального здоровья [Электронный ресурс]: Woebot Health. URL: https://woebothealth.com. (дата обращения: 20.11.2022).

7. Познакомьтесь с Wysa [Электронный ресурс]: Wysa. URL: https://www.wysa.io/meet-wysa. (дата обращения: 20.11.2022).

8. Чат-бот для ментального здоровья [Электронный ресурс]: X2 AI. URL: https://www.x2ai.com. (дата обращения: 20.11.2022).

9. Fitzpatrick KK, Darcy A, Vierhile M. Delivering Cognitive Behavior Therapy to Young Adults With Symptoms of Depression and Anxiety Using a Fully Automated Conversational Agent (Woebot): A Randomized Controlled Trial. JMIR Ment Health. 2017 Jun 6;4(2):e19. doi: 10.2196/mental.7785. PMID: 28588005; PMCID: PMC5478797.

10. Чем силён Woebot [Электронный ресурс]: Woebot Health. URL: https://woebothealth.com/what-powers-woebot/. (дата обращения: 20.11.2022).

11. Darcy A, Beaudette A, Chiauzzi E, Daniels J, Goodwin K, Mariano TY, Wicks P, Robinson A. Anatomy of a Woebot® (WB001): agent guided CBT for women with postpartum depression. Expert Rev Med Devices. 2022 Apr;19(4):287-301. doi: 10.1080/17434440.2022.2075726. PMID: 35748029.

12. Часто задаваемые вопросы [Электронный ресурс]: Wysa. URL: https://www.wysa.io/faq. (дата обращения: 20.11.2022).

13. Wang J, Zhang L, Liu T, Pan W, Hu B, Zhu T. Acoustic differences between healthy and depressed people: a cross-situation study. BMC Psychiatry. 2019 Oct 15;19(1):300. doi: 10.1186/s12888-019-2300-7. PMID: 31615470; PMCID: PMC6794822.

14. Kintsugi [Электронный ресурс]: Kintsugi Health. URL: https://www.kintsugihealth.com (дата обращения: 20.11.2022).

15. Liu D, Feng XL, Ahmed F, Shahid M, Guo J. Detecting and Measuring Depression on Social Media Using a Machine Learning Approach: Systematic Review. JMIR Ment Health. 2022 Mar 1;9(3):e27244. doi: 10.2196/27244. PMID: 35230252; PMCID: PMC8924784.

16. Delgadillo J, Ali S, Fleck K, Agnew C, Southgate A, Parkhouse L, Cohen ZD, DeRubeis RJ, Barkham M. Stratified Care vs Stepped Care for Depression: A Cluster Randomized Clinical Trial. JAMA Psychiatry. 2022 Feb 1;79(2):101-108. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2021.3539. PMID: 34878526; PMCID: PMC8655665.