Un recente studio condotto dall'USC Signal Analysis and Interpretation Lab (SAIL) in collaborazione con l'Università della California, Los Angeles suggerisce che l'intelligenza artificiale può decifrare accuratamente la salute mentale delle persone dal linguaggio.
I ricercatori hanno analizzato i dati vocali di persone con gravi malattie mentali tra cui disturbo bipolare, schizofrenia e disturbi depressivi maggiori. Le persone e i medici hanno utilizzato la voce interattiva MyCoachConnect e lo strumento mobile creato dai ricercatori dell'UCLA per fornire note vocali sui loro stati di salute mentale.
Con questi dati, i ricercatori hanno utilizzato l'IA per rilevare i cambiamenti negli stati clinici e nel L'intelligenza artificiale ha prodotto valutazioni simili a come i medici valuterebbero i loro pazienti. Impressionante, giusto?
"L'apprendimento automatico ci ha permesso di illuminare le varie dimensioni clinicamente significative dell'uso del linguaggio e dei modelli vocali dei pazienti nel tempo e personalizzati a ogni livello individuale", ha detto il dottor Shri Narayanan, autore senior e direttore di USC SAIL.
Questo potrebbe potenzialmente aiutare a rilevare se il trattamento sta migliorando o peggiorando la salute mentale dei pazienti. Inoltre, potrebbero essere impiegate diverse strategie per studiare e analizzare la salute mentale dei pazienti per trovare ciò che funziona meglio per il miglioramento di un particolare paziente.
“L'ascolto delle persone è sempre stato al centro della psichiatria. Il nostro approccio si basa su quella tecnica fondamentale per ascoltare ciò che le persone dicono usando l'IA moderna. Ci auguriamo che questo ci aiuti a capire meglio come stanno i nostri pazienti e a trasformare la cura della salute mentale per essere più personalizzata e proattiva rispetto a ciò di cui un individuo ha bisogno ", ha detto l'autore principale dello studio il dottor Armen Arevian, direttore del Jane and Terry Semel Institute Innovation Lab.
Oltre alla diagnosi del paziente, l'intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata per rilevare l'empatia dei consulenti in materia di dipendenza dei tirocinanti in modo che possano migliorare le loro capacità di consulenza per fornire una migliore consultazione.