Детскую депрессию и тревожность автоматически диагностировали по речи
Американские ученые использовали машинное обучение для построения модели, которая может по речи ребенка диагностировать депрессию и тревожное расстройство. Им удалось добиться точности диагностики в 80 процентов: в качестве материала они использовали записи рассказов детей, во время которых экспериментатор несколько раз их прерывает. Статья с описанием работы опубликована в IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics.
Аффективные расстройства, такие как депрессия и тревожность, могут развиться в сравнительно раннем возрасте. При этом из-за того, что дети часто не могут достоверно выразить свои чувства и эмоции, они нередко остаются незамеченными. Несмотря на то, что детский мозг обладает куда лучшей пластичностью, чем мозг взрослого, и с появившейся проблемой может справиться самостоятельно (без помощи специалистов), расстройство все равно может затянуться и даже сказаться на психическом здоровье в более позднем возрасте — именно поэтому ученые ищут способы достоверной диагностики.
Исследованиями в этой области занимаются, к примеру, ученые под руководством Райана Макгинниса (Ryan S. McGinnis) из Университета Вермонта. Недавно они показали, что по анализу движений ребенка во время опасной ситуации диагностировать депрессию и тревожность у ребенка с точностью до 81 процента. В новой работе они сосредоточились на диагностике депрессии и тревожного расстройства ребенка по речи. Для этого ученые использовали записи историй, которые рассказал 71 ребенок в возрасте от 3 до 7 лет. Каждая запись длилась три минуты; дважды за это время, через 30 секунд и через полторы минуты, звучал гудок, после которого экспериментатор уведомлял ребенка о том, сколько времени у него осталось. Такой метод был выбран затем, чтобы вызвать у ребенка чувство тревожности из-за заканчивающегося на историю времени.
Из всех участников депрессия и тревожное расстройство были диагностированы у 20 детей. Записанные истории разделили на три части (в зависимости от того, когда детей прерывали), после чего выделили несколько пространственных и временных характеристик речи, включая частоту и высоту голоса, паузы и другое. Каждую запись разделили на фрагменты, которые использовались в обучающей и тестовой выборке; в качестве статистического метода для обучения модели ученые использовали логистический регрессионный анализ.
Ученым удалось автоматически определить депрессию и тревожное расстройство по отрывкам речи ребенка с точностью до 80 процентов: такая точность была получена при анализе второго отрывка рассказа — после первого прерывания экспериментатором. В качестве основных параметров, которые помогли отличить детей с аффективным расстройством, ученые выделили сравнительно низкий голос, частые повторы в речи, а также резкую реакцию на внешний стимул (прерывание экспериментатором речи).
Авторы работы, таким образом, показали, что автоматический анализ речи ребенка во время короткого воздействия вызывающего тревогу стимула может быть действенным способом диагностики в раннем возрасте. Ранняя диагностика, в свою очередь, может помочь своевременно начать лечение или профилактику.
В сентябре ученые из Массачусетского технологического института показали, что диагностировать депрессию по речи пациента можно, используя даже несвязанные с тревогой и отрицательными эмоциями отрывки речи. Точность диагностики натренированной ими нейросетью составила 77 процентов.
Елизавета Ивтушок
Повышение когнитивных усилий нивелировалось снижением их качества
Австралийско-британская научная группа пришла к выводу, что рецептурные психостимуляторы, зачастую применяемые работниками и студентами для повышения производительности, повышают уровень когнитивных усилий, но снижают их качество, что нивелирует этот эффект. Отчет о работе опубликован в журнале Science Advances. В мире набирает популярность использования рецептурных психостимуляторов, также известных как «когнитивные улучшители» (cognitive enhancers, «smart drugs»), здоровыми людьми с целью повысить производительность труда или академическую успеваемость. При этом научная обоснованность подобных практик, как минимум, неоднозначна. Результаты клинических исследований подобных препаратов, как правило, получены на пациентах, и касаются отдельных параметров умственной деятельности. При этом современный человек в повседневной жизни и на работе часто сталкивается с ситуациями, которые с математической точки зрения представляют собой сложные вычислительные задачи класса NP и для оптимального решения требуют системного подхода (алгоритма), а не простого перебора. Сотрудники Мельбурнского и Кембриджского университетов под руководством Питера Боссартса (Peter Bossaerts) пригласили для участия в двойном слепом рандомизированном контролируемом исследовании 40 здоровых добровольцев (23 женщины и 17 мужчин) в возрасте от 18 до 35 лет. Каждый из них прошел четыре сессии с недельным интервалом, в течении которых случайным образом принимал в стандартной дозе «когнитивные улучшители» метилфенидат (используется для лечения синдрома дефицита внимания с гиперактивностью и схожих расстройств), декстроамфетамин (по схожим показаниям), модафинил (для лечения нарколепсии и обструктивного апноэ во сне) или плацебо. После приема препаратов в ходе каждой сессии участников просили решить восемь разных по сложности примеров программно симулированной классической задачи о рюкзаке. Эта NP-полная задача комбинаторной оптимизации состоит в том, чтобы максимально рационально наполнить рюкзак ограниченной грузоподъемности предметами разной массы и ценности из предложенного набора. В общей сумме добровольцы корректно решили 50,3 процента примеров. Как и ожидалось, пропорция правильных попыток снижалась с увеличением сложности. Прием психостимуляторов на вероятность нахождения правильного решения значимо не влиял (р = 0,11). При этом он существенно повышал время, затрачиваемое на пример, и количество перемещений предметов (то есть мотивацию и обусловленную ей производительность), однако снижал среднее прибавление в ценности на одно перемещение (то есть качество прилагаемых усилий), причем для сложных заданий в случае неудачи итоговое качество приближения также снижалось. Эффективность психостимуляторов как «когнитивных улучшителей» негативно коррелировала с их индивидуальными способностями по решению подобных задач, определенных в сеансе с плацебо. Чем ниже было качество усилий участника в этом сеансе, тем выше оно становилось под действием активных препаратов, и наоборот — так что добровольцы с исходным уровнем ниже среднего после приема препарата превышали его, а с уровнем выше среднего — спускались ниже этой отметки (по мнению авторов работы, это может объяснить, почему психостимуляторы работают при синдроме дефицита внимания с гиперактивностью). Что интересно, при индивидуальной оценке действия отдельных препаратов у каждого участника эффективности декстроамфетамина и метилфенидата (действие которых на нейромедиаторы считается схожим) коррелировали друг с другом негативно, а декстроамфетамина и модафинила — позитивно. В 2020 году американские исследователи показали, что кофеин повышает продуктивность при решении задач, однако не добавляет креативности и не влияет на рабочую память. Тремя годами ранее их соотечественники выяснили, что приложения для тренировки ума на самом деле не помогают существенно развить когнитивные способности — их эффективность незначительна и схожа с таковой у обычных видеоигр. Поправка После публикации мы уточнили качественные исходы в случае сложных задач