Всё сочувствие, на которое мы решились
 

Автоматический анализ речи предсказал развитие психоза

Американские ученые использовали образцы устной речи подростков из группы риска развития психоза для обучения алгоритма предсказания появления этого состояния.

Автоматический анализ речи предсказал развитие психоза

Программа, описанная в статье в World Psychiatry, работает на основе методов автоматической обработки естественного языка и предсказывает развитие психоза с точностью в 83 процента.

Одним из признаков развития психоза (характерное для многих психических расстройств состояние, при котором утрачивается «связь» с реальным миром, и человек начинает видеть, слышать и ощущать то, чего на самом деле нет) является нарушение процесса мышления. Оно, в свою очередь, может выражаться в нарушении речи. Так, в речи больных шизофренией наблюдаются нарушения как семантической, так и синтаксической составляющих: например, бедность (использование простых конструкций и понимание только закрытых типов вопросов) и запутанность (нарушение связности речи) речи.

При психиатрической диагностике врачи могут использовать беседу с пациентом как способ выявления наличия или признаков развития психоза. Методы автоматической обработки естественного языка, однако, могут быть более эффективны для таких целей, в частности — для выявления характерных для такого нарушения речи паттернов.

Группа ученых под руководством Гильермо Чекки (Guillermo A. Cecchi) из Исследовательского центра Томаса Уотсона в Нью-Йорке ранее уже использовала методы автоматической обработки естественного языка для анализа речи людей в группе риска развития психоза. Тогда ученым удалось выявить характерные для такого нарушения речи семантические и синтаксические маркеры: минимальная семантическая связность (запутанность повествования, уход от темы), уменьшенная длина предложений и сокращение использования указательных местоимений. В своей новой работе авторы использовали эти данные для обучения классификатора, который сможет определить вероятность дальнейшего развития психоза у людей в группе риска.

Для этого авторы использовали часовые интервью и пересказы историй 93 подростков и молодых людей из группы риска; у 24 из них в течение последующих двух с половиной лет после начала исследования наблюдался психоз. Полученные образцы устной речи разбили на токены, присвоили им теги частей речи, а также построили семантические векторы, указывающие на смысловую схожесть двух часто встречающихся друг с другом слов. Семантическую связность, таким образом, можно оценить, сравнив косинусы между двумя векторами: бóльший показатель будет указывать на бóльшую семантическую связность в предложении.

Ученым удалось автоматически определить развитие психоза по анализу текста людей из группы риска с точностью в 83 процента, а отличить речь людей с психозом от участников из контрольной группы — с точностью в 72 процента.

В будущем авторы планируют испробовать метод определения вероятности начала психоза на большей популяции — а также попытаться адаптировать его для других языков помимо английского. В целом, предложенный учеными метод может быть использован для улучшения предупреждения обострения психических заболеваний.

Автор: Елизавета Ивтушок

Ссылка на источник