Sử dụng Deep Learning để phát hiện trầm cảm từ lời nói
![]() |
Sơ đồ quá trình xử lý tín hiệu giọng nói của Han Tian, Zhang Zhu và Xu Jing /https://suckhoeviet.org.vn/ |
Trầm cảm là một trong những rối loạn tâm lý phổ biến nhất, ảnh hưởng đến khoảng 9,5% người Mỹ trưởng thành mỗi năm. Các công cụ trí tuệ nhân tạo có thể tự động phát hiện các dấu hiệu trầm cảm, giúp giảm tỷ lệ tự tử, vì những công cụ này sẽ cho phép bác sĩ xác định kịp thời những người cần hỗ trợ tâm lý.
Gần đây, các nhà nghiên cứu tại Viện Nghiên cứu Cao cấp Kim Hoa và Đại học Khoa học và Công nghệ Cáp Nhĩ Tân đã phát triển ra loại thuật toán "Deep Learning" có thể phát hiện chứng trầm cảm từ lời nói của con người. Mô hình này được giới thiệu trong một bài báo xuất bản trên tạp chí "Mobile Networks and Applications". Theo như mô tả của các nhà khoa học, Deep Learning là chức năng của trí tuệ nhân tạo, chủ yếu hoạt động với mạng nơ-ron nhân tạo để nhận dạng cảm xúc trong lời nói của con người bằng cách phân tích thông qua các tính năng liên quan khác nhau.
"Một mô hình thuật toán kết nối nhiều thông tin với những quyết định chung đã được thiết lập bằng công cụ nhận dạng cảm xúc" - Các nhà nghiên cứu Han Tian, Zhang Zhu và Xu Jing chia sẻ. "Mô hình được sử dụng để phân tích dữ liệu của các đối tượng và hỗ trợ chẩn đoán rằng các đối tượng có bị trầm cảm hay không".
Han Tian cùng các đồng nghiệp của ông đã tạo ra trên bộ dữ liệu DAIC-WOZ một tập hợp âm thanh và biểu cảm khuôn mặt 3D của những bệnh nhân được chẩn đoán mắc chứng rối loạn trầm cảm và những người không bị trầm cảm. DAIC-WOZ là cơ sở dữ liệu chứa các cuộc phỏng vấn lâm sàng, được thiết kế để hỗ trợ chẩn đoán các tình trạng tâm lý như lo lắng, trầm cảm và rối loạn căng thẳng sau chấn thương. Những bản ghi âm và nét mặt được thu thập trong các cuộc phỏng vấn do một nhân viên ảo thực hiện. Nhân viên này sẽ đặt ra những câu hỏi khác nhau về tâm trạng và cuộc sống cho người được phỏng vấn.
"Trên cơ sở phân tích các đặc điểm trong giọng nói của những người mắc chứng rối loạn trầm cảm, bài báo này tiến hành một nghiên cứu chuyên sâu về chẩn đoán trầm cảm được hỗ trợ bằng giọng nói dựa trên dữ liệu giọng nói trong bộ dữ liệu DAIC-WOZ", các nhà khoa học cho biết. "Đầu tiên, thông tin giọng nói được xử lý trước, bao gồm nhấn mạnh trước tín hiệu giọng nói, phát hiện điểm cuối, giảm nhiễu, v.v. Thứ hai, phần mềm OpenSmile sẽ trích xuất tự động các tín hiệu âm thanh và phân loại các tín hiệu. Những tính năng này có thể phản ánh và đem lại kết quả nghiên cứu chuyên sâu."
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng "OpenSmile" để trích xuất các đặc điểm riêng lẻ của giọng nói, đồng thời kết hợp các đặc điểm thường thấy trong lời nói của bệnh nhân được chẩn đoán mắc bệnh trầm cảm. Sau đó, họ sử dụng kỹ thuật được gọi là phân tích thành phần chính để thu hẹp tập hợp các tính năng mà họ đã trích xuất.
Han Tian, Zhang Zhu và Jian đã đánh giá mô hình bằng một loạt thử nghiệm, trong đó họ đánh giá khả năng phát hiện những người bị trầm cảm và không bị trầm cảm từ các bản ghi âm giọng nói của họ. Kết quả thu về có thể nói là đáng kể, với việc phát hiện trầm cảm cùng độ chính xác 87% ở bệnh nhân nam và 87,5% ở bệnh nhân nữ.
Trong tương lai, bên cạnh các công cụ chẩn đoán lâu đời khác, thuật toán "Deep Learning" do nhóm các nhà nghiên cứu này phát triển có thể trở thành công cụ hỗ trợ bổ sung cho các bác sĩ và bác sĩ tâm lý. Ngoài ra, nghiên cứu này có thể truyền cảm hứng cho sự phát triển của các công cụ trí tuệ nhân tạo tương tự để phát hiện các dấu hiệu rối loạn tâm lý từ lời nói.
Tin liên quan

Những biến chứng nguy hiểm của bệnh cúm mùa
21:16 | 06/02/2025 Sức khỏe

Dự báo thời tiết ngày 7/2/2025: Bắc Bộ rét đậm, vùng núi rét hại
05:10 | 07/02/2025 Môi trường xanh

Những lưu ý bảo vệ sức khỏe khi thời tiết lạnh giá
11:28 | 06/02/2025 Sức khỏe
Cùng chuyên mục

Căn bệnh khiến nữ diễn viên Từ Hy Viên tử vong nguy hiểm thế nào?
10:49 | 04/02/2025 Thế giới

Phát hiện cây hương nhu chứa chất ức chế sự phát triển của virus SARS-CoV-2
22:08 | 23/12/2024 Thế giới

WHO kêu gọi nâng cao cảnh giác với dịch H5N1
10:26 | 29/11/2024 Thế giới

WHO phê duyệt vaccine phòng bệnh đậu mùa khỉ thứ hai
11:30 | 20/11/2024 Thế giới

Canada phê duyệt vaccine phòng ngừa virus hợp bào hô hấp cho người cao tuổi
10:35 | 12/11/2024 Thế giới

WHO phân bổ vaccine phòng bệnh đậu mùa khỉ cho 9 quốc gia châu Phi
22:30 | 07/11/2024 Thế giới
Các tin khác

Hành tây có thể là nguyên nhân gây bùng phát vi khuẩn E.coli tại Mỹ
11:22 | 31/10/2024 Thế giới

Thuốc điều trị tiểu đường dạng uống giúp giảm 14% nguy cơ liên quan đến tim mạch
14:23 | 29/10/2024 Thế giới

Nga thử nghiệm giai đoạn đầu thuốc chống ung thư vú
16:50 | 25/10/2024 Thế giới

Mỹ khuyến nghị tăng mũi vaccine ngừa COVID-19 cho nhóm dễ bị tổn thương
11:06 | 25/10/2024 Thế giới

Dịch bệnh đậu mùa khỉ bùng phát ở 15 nước châu Phi
20:50 | 13/10/2024 Thế giới

Anh nghiên cứu, phát triển vaccine phòng ung thư buồng trứng
22:01 | 08/10/2024 Thế giới

Vương quốc Anh: Khoảng 1 triệu người trưởng thành đang sử dụng thuốc lá điện tử
21:47 | 07/10/2024 Thế giới

Sáng kiến có thể ngăn 1,2 triệu ca tử vong do ung thư phổi
13:00 | 05/10/2024 Thế giới

Rwanda: Bùng phát dịch bệnh nguy hiểm, tỷ lệ tử vong lên tới 88%
14:58 | 03/10/2024 Thế giới

Hàn Quốc: 16 người nhập viện do rò rỉ hóa chất độc hại
22:11 | 27/09/2024 Thế giới

Thư chúc mừng năm mới - Xuân Ất Tỵ 2025 của Chủ tịch Hội Nam Y Việt Nam
29-01-2025 00:00 Hoạt động hội

Hội Nam y Việt Nam tổng kết công tác hoạt động năm 2024 và triển khai nhiệm vụ năm 2025 - khu vực phía Nam
18-01-2025 21:00 Hoạt động hội

Hội Nam Y Việt Nam: Tiếp tục phát triển vững mạnh, đóng góp tích cực vào sự nghiệp bảo vệ và chăm sóc sức khỏe cộng đồng
17-01-2025 13:08 Hoạt động hội

Ninh Thuận: Hội Nam y Việt Nam Công bố quyết định thành lập Chi hội Nam y Ninh Thuận
12-01-2025 20:00 Hoạt động hội

Sóc Trăng: Đại hội Chi hội Nam Y tỉnh Sóc Trăng lần thứ II, nhiệm kỳ 2025-2030
10-01-2025 08:03 Hoạt động hội