Cep telefonunuz depresyona girdiğinizi anlayabilir

Stanford Üniversitesi araştırmacıları; yüz, ses ve konuşma algılama özellikleri olan makine öğrenimi sistemi ile zihinsel hastalıkları tespit edebiliyor.

Haber Özeti

Tam Sürüm

Depresyon günümüzde milyonlarca insanı etkileyen büyük bir problem. Ancak zihinsel sağlık sorunları üzerine konuşmak ve bu konuda destek almak, toplumun yarattığı bazı ön yargılar sebebiyle güçleşebiliyor. Erken teşhis tedaviye çok yardımcı olabilir ancak çoğu zihinsel sağlık sorununu tespit etmek oldukça zor. Akıllı telefonların yüz ve konuşma algılama ve bunlara cevap verme yeteneğine sahip makine öğrenimi algoritmaları, bu hastalıkların ilk belirtilerini tespit edebilmemiz için kolay erişilen birer araç işlevi görüyor.

Stanford Üniversitesi’nden bir ekip tarafından yapılan bir çalışmada, yüz ve konuşma algılama yazılımının, kişilerdeki depresyon belirtilerini başarılı bir isabet oranıyla tespit edebildiği görüldü. Araştırmacılar depresyonda olan ve olmayan kişilerin videolarını makine öğrenimi modeline izleterek sistemin bu kişilerin ortak özelliklerini ve birbirinden ayrıştıkları noktaları belirlemesini sağladı. Sistem, kişilerin yüz ifadeleri, ses tonları ve kullandıkları kelimeler gibi belirteçlere odaklandı. Veriler, hastaların bir doktor tarafından kontrol edilen bir avatarla yaptığı görüşmelerden alındı.

Yüzde 80 başarı

Testlerde sistem depresyonda olan hastaları yüzde 80 oranında doğru tespit etmeyi başardı. Araştırma yakın zamanda Google’dan Stanford Üniversitesine geri dönen yapay zeka uzmanı Fei-Fei Li tarafından yönetildi. Yeni çalışma erken bir aşamada olsa da araştırmacılar bir gün bu sistemin insanların hastalıklarının daha kolay tespit ve tedavi edilmesi için kullanılabileceğini düşünüyor.

Araştırmacılar “Fiziksel hastalıklara oranla zihinsel hastalıkları tespit etmek çok daha zor. Zihinsel sağlığın yükü, sosyal baskılar, maddi maliyetler ve yeterli tedavi seçeneklerine ulaşamamak gibi engellerle artırılıyor. Bu teknoloji gelecekte tüm dünyada akıllı telefonlara yerleştirilerek düşük maliyetli zihinsel sağlık hizmeti sunabilir.” diyor.

Araştırmacılar bu teknolojinin doktorların yerini alamayacağının altını çiziyor. Ayrıca sistemin belirli cinsiyet ya da ırklara göre ayrım yapıp yapmadığının belirlenmesi için daha fazla çalışma yapılması gerektiğini söylüyor.

Uzmanlar tamamen ikna olmuş değil

McLean Hastanesi Klinik Psikiyatrı Justin Baker, sistemin hastanın yüzünü, sesini ve dilini incelemesinden etkilendiğini belirterek “Bu çok güzel bir gelişme çünkü bu beceriler aslında insanların çok iyi yaptığı şeyler. Eğer dikkatlice kullanılırsa yapay zeka ve akıllı telefonlar büyük bir etki yaratabilir. Bu oldukça heyecan verici ve klinik uzmanlarla iş birliği içinde oldukça iyi bir şekilde uygulanması gerek.” şeklinde konuştu.

Makine öğrenimi ve sağlık üzerine uzmanlaşan MIT Öğretim Görevlisi David Sontag ise bu çalışmanın önemi konusuna daha temkinli yaklaşıyor. Sontag eğitim verilerinin gerçek doktorlarla yapılan konuşmalardan toplanmış olmasının sorun yaratabileceğini belirterek, hastalar bir avatarla konuşsa da o avatarın gerçek bir doktor tarafından yönetilmesinin sistemin yeterliliği hakkında soru işareti yaratabileceğini söylüyor. Bunun ilginç bir çalışma olduğunu ifade eden Sontag, sistemin tam olarak nasıl kullanılabileceği konusunda ise emin olmadığını belirtti.

Yine de zihinsel sağlık sorunlarının tespiti ve tedavisi için geliştirilen yeni yöntemler, tedavileri daha erişilebilir ve belki de daha etkili hale getirmek için bir umut ışığı sunuyor. Stanford tarafından yapılan bir diğer araştırmada bir sohbet botunun basit bilişsel davranış terapisi yapabildiği belirtilmişti. Araştırmacılar bu yaklaşımın etkili olduğunu ve birçok hastanın gerçek bir insan yerine makine ile konuşmayı tercih ettiğini söyledi. Bu yaklaşım akademik araştırmalarla da desteklendi.

Kaynak: Technology Review

Stanford Üniversitesi'nden bir ekip tarafından yapılan bir çalışmada, yüz ve konuşma algılama yazılımının, kişilerdeki depresyon belirtilerini başarılı bir isabet oranıyla tespit edebildiği görüldü. Araştırmacılar depresyonda olan ve olmayan kişilerin videolarını makine öğrenimi modeline izleterek sistemin bu kişilerin ortak özelliklerini ve birbirinden ayrıştıkları noktaları belirlemesini sağladı. Sistem, kişilerin yüz ifadeleri, ses tonları ve kullandıkları kelimeler gibi belirteçlere odaklandı. Veriler, hastaların bir doktor tarafından kontrol edilen bir avatarla yaptığı görüşmelerden alındı. Testlerde sistem depresyonda olan hastaları yüzde 80 oranında doğru tespit etmeyi başardı. Yeni çalışma erken bir aşamada olsa da araştırmacılar bir gün bu sistemin insanların hastalıklarının daha kolay tespit ve tedavi edilmesi için kullanılabileceğini düşünüyor.

Yorum Ekle

Yorum yazmak için tıklayın

Yorumunuz:

e-Bülten Aboneliği