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.
Cùng chuyên mục

Anh phê duyệt liệu pháp gen điều trị bệnh hồng cầu hình liềm đầu tiên trên thế giới
16:29 | 02/12/2023 Thế giới

Australia cấm nhập khẩu thuốc lá điện tử dùng một lần
14:36 | 29/11/2023 Thế giới

Thái Lan sẵn sàng các phương án đối phó với khả năng bùng dịch hô hấp ở trẻ
11:33 | 27/11/2023 Thế giới

Số người mắc COVID-19 tăng mạnh tại Pháp
09:46 | 25/11/2023 Thế giới

Tiêm vaccine COVID-19 không phải là nguyên nhân gây đột tử
11:28 | 24/11/2023 Thế giới

Italy cấm thịt nuôi cấy trong phòng thí nghiệm
16:07 | 21/11/2023 Thế giới
Các tin khác

Meiji thu hồi hàng nghìn hộp sữa chua nghi nhiễm bẩn
11:22 | 15/11/2023 Thế giới

Australia sẽ công khai xin lỗi các nạn nhân của “thảm họa thuốc Thalidomide”
12:10 | 13/11/2023 Thế giới

Người Hàn Quốc chật vật đối phó với làn sóng "siêu rệp"
11:16 | 09/11/2023 Thế giới

Trẻ ngộ độc chì liên hoàn, Mỹ mở rộng thu hồi các sản phẩm nghi nhiễm bẩn
11:32 | 07/11/2023 Thế giới

Mỹ: Tìm ra công tắc khiến tế bào ung thư tự hủy diệt
13:46 | 03/11/2023 Thế giới

Lần đầu tiên phát hiện trường hợp nhiễm cúm gia cầm tại Nam Cực
10:14 | 27/10/2023 Thế giới

Viagra có thể giảm 60% nguy cơ mắc bệnh Alzheimer
16:35 | 24/10/2023 Thế giới

Hàn Quốc bắt đầu tiêm vaccine ngừa biến thể XBB.1.5
14:00 | 19/10/2023 Thế giới

Anh: Số sinh viên gặp vấn đề sức khỏe tâm thần tăng gấp gần 3 lần
21:32 | 16/10/2023 Thế giới

Lễ hội Nhân sâm Thế giới Geumsan thu hút đông đảo du khách
15:13 | 11/10/2023 Thế giới

Kinh nghiệm thuốc nam Nguyễn Kiều trong điều trị các bệnh rối loạn chuyển hóa, các bệnh mạn tính
1 ngày trước Y học cổ truyền

TP.HCM: Hội thảo khoa học “Năng lượng sinh học trong chăm sóc sức khoẻ cộng đồng” lần thứ I – năm 2023
5 ngày trước Hoạt động hội

Chi hội Nam y huyện Ba Vì tổ chức Đại hội lần thứ II nhiệm kỳ 2023-2028
28-09-2023 18:44 Hoạt động hội

Hội Nam Y Việt Nam: Hội nghị Ban thường vụ lần thứ IV, phát huy trí tuệ, tinh thần để xây dựng Hội vững mạnh
24-09-2023 13:22 Hoạt động hội

Chi hội Nam y Pháp bảo khỏe đạt nhiều thành tích ấn tượng tại Chương trình Asia Top Brand Awards 2023
19-08-2023 08:56 Hoạt động hội