ТУСУР и НИИ психического здоровья обучат нейросеть диагностировать шизофрению и депрессию

«Для этого создана программа автоматического сбора данных, в отделении эндогенных расстройств НИИ установлено две видеокамеры, – рассказала техник научно-инжинирингового центра «Интеллектуальные системы доверенного взаимодействия» ТУСУРа Ульяна Савина. – Одна направлена на лицо пациента, вторая – на тело. Мы записываем видео и аудио, выделяем ключевые точки и на основе этого работаем с моделью. Интеграция искусственного интеллекта в диагностику может помочь специалистам в уточнении диагнозов и принятии решений».

По ее словам, с помощью собранных данных планируется обучать нейросеть. В настоящий момент записи разделяют на три категории: пациенты с шизофренией, депрессией и здоровые люди. Технология двойной перекрестной оценки психического состояния пациентов должна позволить стандартизировать данный метод и минимизировать возможные ошибки и отклонения при диагностике.

«Наша идея заключается в совмещении классической диагностики при помощи структурированного интервью с компьютерным анализом невербального поведения пациента, – рассказала руководитель отделения эндогенных расстройств НИИ психического здоровья Томского НИМЦ Елена Корнетова. – Комплекс специальных видеокамер и микрофонов, подключенных к ПК, позволяет зафиксировать мельчайшие изменения мимики, позы, количественных и качественных характеристик речи (интонация, темп, громкость, паузы, содержание и так далее)».

По словам заведующего кафедрой безопасности информационных систем (БИС) Евгения Костюченко, камеры фиксируют эмоциональную реакцию пациентов на вопросы во время интервью.

«Применение методов машинного обучения ИИ, в частности нейронных сетей для автоматизированного исследования данных характеристик представляет большой интерес как для НИИ психического здоровья, с точки зрения возможности автоматизации и выявления новых интересных характеристик, позволяющих решать поставленные задачи; так и для Института системной интеграции и безопасности (ИСИБ) ТУСУРа, с точки зрения использования имеющихся у нас компетенций в области машинного обучения и ИИ для решения актуальных практических задач», - рассказал Евгений Костюченко.