В журнале Nature Communications опубликовано многоцентровое исследование, в котором реч...
В журнале Nature Communications опубликовано многоцентровое исследование, в котором речь использовали как цифровой биомаркер большого депрессивного расстройства (БДР). Авторы проанализировали 23 608 записей 1816 человек и разработали модель глубокого обучения на основе Whisper. Во внешней выборке модель правильно выявляла 82,5% участников с депрессией и правильно относила к группе без депрессии 83,8%. Однако исследование пока не показывает, что голосовой алгоритм способен заменить клиническую диагностику. В выборку вошли пациенты с активным депрессивным эпизодом и участники без депрессии, поэтому способность различать БДР и другие психические расстройства требует отдельной проверки. Диагностика депрессии основана на клинической беседе, наблюдении и сообщениях самого пациента. Этот подход остаётся основным, но доступ к специалистам ограничен, а симптомы могут долго оставаться нераспознанными. Поэтому исследователи ищут дополнительные объективные показатели, которые помогли бы быстрее выделять людей, нуждающихся в полноценной психиатрической оценке. Речь подходит для такого скрининга по нескольким причинам. Её можно записать на обычный смартфон, а изменения темпа, громкости, интонации, пауз и артикуляции давно описаны при депрессии. Ещё Эмиль Крепелин в 1921 году обращал внимание на монотонность, снижение интенсивности голоса и замедление речи. Современные алгоритмы способны анализировать тысячи характеристик сигнала, включая закономерности, которые трудно заметить на слух. 🔗 Читать про то, может ли голос помочь выявить депрессию.