تشخيص الاكتئاب

تتعدد أعراض الاكتئاب، مثل فقدان الرغبة والقدرة على فعل الأشياء والتردد، ما يجعل تشخيصه بدقة أمرًا صعبًا. ويطور باحثو مختبر الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب في معهد ماساتشوستس للتقنية خوارزمية تقلل هذه الحيرة. إذ استخدموا بيانات صوتية ونصية من 142 مقابلة مع المرضى، 30 منهم مصابين فعلًا بالاكتئاب، كي يعلموا خوارزمية التعلم الآلي تحديد علامات الاكتئاب أثناء استماعها للحديث.

نبرة الصوت

يمتاز هذا البحث بأن الباحثين فحصوا نبرة صوت المرضى وليس الكلمات المستخدمة فحسب ما جعل الخوارزمية دقيقة بصورة كبيرة، إذ اكتشفت المصابين بالاكتئاب بنسبة نجاح بلغت 77%.

لكن علينا إجراء المزيد من الأبحاث قبل تطبيق هذه النتائج واستخدام الذكاء الاصطناعي في تشخيص الاضطرابات العقلية.

استخدام الذكاء الاصطناعي في العلاج

على الرغم من استخدام روبوتات المحادثة، مثل ويبوت، في مساعدة مرضى الاكتئاب، لكنها لم تحل محل الأطباء، حتى هذه اللحظة على الأقل. وعلى الرغم من أن نسبة 77% تبدو واعدة لكن توجد مخاوف أخلاقية من حدوث أخطاء في التشخيص. فمثلًا قد يستخدم بعض الناس، مثل المديرين وشركات التأمين، هذه الأداة بصورة غير صحيحة.

ويتعامل الباحثون بواقعية مع قدرة الخوارزمية على تشخيص الاكتئاب. إذ قال جيمس جلاس، أحد مطوري الخوارزمية، لدورية سيمثونيان أن الهدف من الخوارزمية مساعدة الأطباء وليس أن تحل محلهم.