Polscy naukowcy opracowali system, który w 10 sekund analizuje ruchy gałek ocznych i wykrywa zaburzenia psychiczne takie jak depresja czy lęk społeczny. Wspierany przez sztuczną inteligencję mechanizm osiąga skuteczność do 70%, a jego twórcy widzą szansę na dalsze udoskonalenia i wdrożenia w codziennych urządzeniach.
W badaniu, które umożliwiło stworzenie systemu, udział wzięło 101 osób – zarówno pacjentów z rozpoznaną depresją i lękiem społecznym, jak i zdrowych uczestników stanowiących grupę kontrolną. Zadanie badanych polegało na oglądaniu zdjęć twarzy prezentujących różne emocje. Specjalne okulografy rejestrowały ruchy oczu uczestników, tworząc tzw. ścieżki spojrzeń, które następnie analizowały sieci neuronowe.
– Wzorce ruchów oczu mogą dostarczyć obiektywnych danych na temat naszej kondycji psychicznej – tłumaczy dr Karol Chlasta z Akademii Leona Koźmińskiego, współautor badania – U osób depresyjnych zauważamy tendencję do skupiania uwagi na negatywnych bodźcach, natomiast osoby z lękiem społecznym intensywniej skanują twarze, co wiąże się z psychologicznym zjawiskiem hiperskanowania.
W projekcie udział wzięli również dr hab. Krzysztof Krejtz i dr hab. Izabela Krejtz z Uniwersytetu SWPS oraz dr Katarzyna Wisiecka z Akademii Ekonomiczno-Humanistycznej w Warszawie. Opracowana metoda nie tylko dorównuje skutecznością tradycyjnym metodom diagnostycznym, ale jest też znacznie szybsza i mniej angażująca dla pacjentów. Może być także wykorzystywana do monitorowania zmian stanu psychicznego na bieżąco.
Potencjalne zastosowania
System można zaimplementować w popularnych urządzeniach codziennego użytku – jak laptopy, smartfony czy gogle VR.
– Można to porównać do działania inteligentnych zegarków, które analizują nasz sen. Tutaj analizujemy wzrok – wyjaśnia dr Karol Chlasta z Akademii Leona Koźmińskiego, współautor badania – Tego rodzaju dane mogłyby posłużyć do tworzenia tzw. wykresów dobrostanu psychicznego – na wzór wykresów pokazujących liczbę kroków czy jakość snu.
Naukowcy nie poprzestają jednak na analizie wzroku. Równolegle pracują nad zastosowaniem AI do badania głosu – zarówno pod kątem depresji, jak i chorób neurologicznych. Jak tłumaczy dr Chlasta, w przypadku wielu schorzeń głos człowieka ulega subtelnym zmianom, trudnym do wychwycenia przez ludzkie ucho, ale możliwym do wykrycia przez sieci neuronowe.
– To może dać wczesny sygnał ostrzegawczy, że jesteśmy narażeni na depresję, demencję czy chorobę Alzheimera. Dzięki temu mamy szansę szybciej zareagować – podkreśla naukowiec.
Depresja i predycje
Według Światowej Organizacji Zdrowia, do 2030 roku depresja stanie się najczęściej diagnozowaną chorobą na świecie. Już dziś w Polsce cierpi na nią około 4 miliony osób, z czego wiele przypadków pozostaje niezdiagnozowanych. Wczesne wykrycie bywa trudne i czasochłonne, dlatego szybkie i nieinwazyjne narzędzia, takie jak to opracowane przez polskich badaczy, mogą odegrać istotną rolę w diagnostyce.
Aby jednak nowa technologia mogła wyjść poza laboratoria i zostać wdrożona w systemie ochrony zdrowia, konieczne są dalsze badania oraz gromadzenie danych.
– Systemowo nie zbieramy takich danych, a placówki medyczne również ich nie gromadzą – zaznacza dr Chlasta.
Naukowiec zwraca także uwagę na niski poziom społecznego zaufania do sztucznej inteligencji i opór przed przekazywaniem danych – bez nich naukowcy nie będą w stanie wyjść z badaniami poza warunki laboratoryjne.
Jego zdaniem, technologia ma potencjał, by stać się częścią systemowego rozwiązania do monitorowania zdrowia psychicznego pacjentów – na poziomie klinik, a nawet całych systemów ochrony zdrowia.
Czytaj także:
