Przychodzi człowiek do lekarza, a tam robot wykrywający depresję

Dziwny jest świat, w którym maszyny z największą skutecznością wykrywają ludzkie przypadłości. Jedną z chorób społecznych, które nie zawsze są łatwe i oczywiste do zdiagnozowania to depresja, ukrywana często przez pacjentów pod sztucznym uśmiechem. Badania przeprowadzone przez naukowców MIT, którzy opracowali sieć neuronową mającą wykrywać zaburzenie funkcji poznawczych (jedną z przyczyn takich zachowań jest właśnie depresja) doprowadziły do skonstruowania mechanizmu umożliwiającego wskazanie problemu z 77-procentową skutecznością. Jednak efekt działania algorytmu to jedynie prognoza schorzenia, nie pełna diagnoza, do której wciąż niezbędny jest czynnik ludzki. Najbardziej zaskakujące w działaniu algorytmów SI wykorzystywanych do diagnozowania zaburzeń jest metoda bezkontekstowa – żadna z wypowiedzi lub tekstów poddawanych analizie nie wymaga znajomości kontekstu, może być ona zupełnie przypadkowa.

Każdy pacjent będzie rozmawiał inaczej, jeśli model dostrzeże zmiany może to oznaczać sygnał dla lekarzy. To krok naprzód w kierunku sprawdzenia, czy możemy zrobić coś co pomoże lekarzom. - James Glass, naukowiec z Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory

Poddane przetworzeniu informacje nie muszą być przygotowane w formie dialogu lub ściśle określonego zestawu pytań. Algorytm bada próbki wyrwane z kontekstu, nie znając schematu pytań i znaczenia odpowiedzi. Testy przeprowadzano na 142 osobach badanych pod kątem depresji. SI musiała poradzić sobie z nagraniami, w których nie było typowych, predefiniowanych odpowiedzi. W wypadku nagrań audio wystarczyło 30 próbek do wytypowania osób potencjalnie cierpiących na depresję z 77-procentową efektywnością. Pełna treść publikacji dostępna jest na stronie politechniki Massachusetts Institute of Technology.

Model widzi sekwencje słów lub styl wypowiedzi i określa, które wzorce są bardziej widoczne u osób z depresję oraz u ludzi którzy nie mają depresji. Następnie, jeśli [SI] widzi te same sekwencje u nowych osób, może przewidzieć czy są one również w depresji. – Tuka Alhanai, naukowiec z Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory

Bezkontekstowy wykrywacz depresji może okazać się czymś więcej niż tylko mechanizmem wstępnie diagnozującym problem. Nie trzeba daleko szukać: może posłużyć w korporacjach do odsiewania na etapie rekrutacji pracowników, którzy mogą sprawiać potencjalne problemy, bez zadawania zbędnych pytań, na podstawie schematu zachowań wykrytego w wypowiedziach. Wymyślony niegdyś test Voighta-Kampffa z Blade Runnera może się stać elementem niedalekiej przyszłości. I choć to maszyny wystąpią w roli lekarzy pierwszego kontaktu, to sam test, nie będzie wymagał przygotowania specjalnych pytań, ostatecznie mogą one po prostu zostać skopiowane z serwisów społecznościowych. Oczywiście takie rozwiązania mogą wpłynąć pozytywnie na kondycję psychiczną wielu ludzi, zawsze jednak istnieje prawdopodobieństwo wykorzystania tych samych algorytmów do zupełnie innych celów.