Алгоритм научили диагностировать посттравматическое стрессовое расстройство по тексту — Газета.Ru

Наука


Искусственный интеллект научили диагностировать посттравматическое стрессовое расстройство у авторов текстов. Статья об этом опубликована в Frontiers in Psychiatry.

Джефф Савалха из Альбертского университета (Канада) и его коллеги провели анализ тональности текстов, полученных в ходе психотерапевтических интервью. Анализ тональности – это метод компьютерной лингвистики, при котором алгоритм подсчитывает эмоционально окрашенные участки, например сколько в тексте негативных и позитивных мыслей.

«Мы хотели изучить результаты анализа тональности текстов из базы данных и выяснить, сможем ли мы с его помощью отличить последствия посттравматического стрессового расстройства (ПТСР) от просто эмоциональных высказываний», – говорит Савалха.

Психотерапевтические интервью были взяты виртуальным персонажем в ходе видеоконференции, 188 его участников страдали ПТСР, а 87 – нет. Выяснилось, что речь людей с ПТСР отличается большим числом нейтральных или негативных высказываний. По мнению авторов, это согласуется с научной литературой по этому вопросу. Согласно ей, некоторые люди с ПТСР пытаются быть нейтральными и подавляют эмоции, и в целом стараются поменьше говорить. Другие же наоборот открыто демонстрируют негативные эмоции.

В результате специалистам удалось с помощью машинного обучения создать алгоритм, который с 80-процентной точностью идентифицирует людей с ПТСР. Ученые надеются, что в будущем его удастся применять в качестве дешевого диагностического средства для телемедицины.



Источник

Читать так же:  В Роскосмосе считают, что полет первой африканки на МКС возможен через 3-4 года - Газета.Ru
Оцените статью
Новости науки и медицины на Sci-Med