A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) és a Semmelweis Egyetem szakértői olyan szoftvert fejlesztenek, amely a páciens beszélt nyelvétől függetlenül képes felismerni a depresszió jeleit - írja a 24.hu.
A portál információi szerint ezzel a megoldással rengeteg időt és pénzt spórolhatna meg az egészségügy, de globálisan is nagy sikere lehet, mivel a WHO adatai szerint a depresszió a Föld felnőtt lakosságának 5 százalékát, azaz mintegy 280 millió embert érinthet.
A depresszió észlelését nehezíti, hogy a tünetei sokfélék lehetnek, ráadásul azok könnyen összetéveszthetőek más mentális problémákéval. Emiatt a diagnózis kifejezetten időigényes és igényli az emberi jelenlétet, noha az egészségügyben nem csak Magyarországon tapasztalhatóak utánpótlási problémák.
Dr. Hajduska-Dér Bálint, a Semmelweis Egyetem Pszichiátriai és Pszichoterápiás Klinikájának munkatársa rámutatott, hogy a depresszió kutatásában már jó ideje próbálnak felállítani olyan, objektív tüneteken alapuló diagnosztikai módszert, ami felgyorsíthatná a betegség észlelését, sőt, ezt akár emberi jelenlét nélkül is lehetővé tenné.
A depresszió jelenlétére utalhat, ha a páciensek beszéde megváltozik - jellemzően halkabban és monoton módon beszélnek ilyenkor és többször szünetet tartanak a mondandójukban.
A két egyetem által fejlesztett mesterséges intelligencia tesztelésére a Magyar Depressziós Beszéd Adatbázisból származtó hangmintákat használtak, 218 depressziós, illetve egészséges embertől. A beszédminták fizikai jellemzőit, a hang spektrumát, dinamikáját, a beszéd ritmusát, illetve a dallam változásait hasonlították össze a mintákon.
Az első eredmények szerint a szoftver 76-84 százalékos pontossággal meg tudja jelölni, hogy kinél lehet kimutatni a depresszió jeleit. A hangok fizikai adottságainak elemzése azonban a programot alkalmassá teszi a Parkinson-kór és a különféle funkcionális rendellenességek, például száj-, vagy gégedaganat miatti elváltozások észlelésére is.
