Az Egészségügyi Világszervezet (WHO) adatai alapján a Földön kb. 300 millió személy szenved depresszióban, és évente kb. 800 ezren követnek el öngyilkosságot, ami sok esetben a depresszió következménye.
A fáradtságtól az energiaveszteségig, a határozatlanságtól a döntésképtelenségig számos különféle tünet utalhat depresszióra, ráadásul mindegyik annyira tág keretek között értelmezhető, hogy nagyon nehéz pontos, a betegség tényét egyértelműen megállapító diagnózist felállítani.
Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) Mesterséges Intelligencia és Számítástudomány Laboratóriumának (CSAIL) kutatói a depresszió megállapításához kapcsolódó találgatások egy részét feleslegessé tevő algoritmust fejlesztenek.
142 pácienssel készített interjú szöveges és audióadatait felhasználva gyakoroltatták a gépitanulás-algoritmust. Az algoritmusnak a hanganyagból kellett kiszűrnie depresszióra utaló jeleket. (A 142 személyből 30-at diagnosztizáltak depresszióval.)
A fejlesztést az teszi különlegessé, hogy a kutatók – és az algoritmus – nemcsak az interjúalanyok speciális szavait, hanem beszédtónusukat is vizsgálták. Ez a technika teszi a modellt meglepően pontossá – a depresszióval diagnosztizált személyek 77 százalékát sikeresen azonosította.
Mielőtt az egészségügyben MI-ket alkalmaznának mentális rendellenességek diagnosztizálására, az eddigi hasonló törekvésekből kiindulva, nem árt fenntartással kezelni az eredményeket.
Egyes nemrég megjelent csevegő botok, chatbotok, például a Woebot ugyan depressziós személyeken hivatottak segíteni, de ezek a gépek egyelőre távol vannak a humán terapeuták helyettesítésétől.
Túl sok a változó, és a 77 százalék valóban ígéretesen hangzik, ám egy MI által megállapított hamis pozitív diagnózis komoly etikai problémákat vetne fel. De próbáljuk elképzelni, hogy mi történne, ha az algoritmus (és a hamis pozitív diagnózis) rossz kezekbe, például az illető személy biztosítójához, vagy munkaadójához kerülne.
A fejlesztők realisták, nem várnak csodákat.
Egyikük, James Glass elmondta, hogy modelljük senkit nem fog helyettesíteni, egyszerűen újabb hasznos megoldással bővül a klinikai eszköztár.