Примерно каждый пятый ребенок страдает тревогой и депрессией, которые в совокупности известны как «интернализующие расстройства»."Но поскольку дети в возрасте до восьми лет не могут достоверно сформулировать свои эмоциональные страдания, взрослые должны иметь возможность делать выводы о своем психическом состоянии и распознавать потенциальные проблемы с психическим здоровьем. Листы ожидания на прием к психологу, страхование и неспособность родителей распознать симптомы – все это способствует тому, что дети пропускают жизненно важное лечение.
«Нам нужны быстрые и объективные тесты, чтобы выявить детей, когда они страдают», – говорит Эллен МакГиннис, клинический психолог из Вермонтского центра для детей, молодежи и семей Медицинского центра Университета Вермонта и ведущий автор исследования. "Большинство детей до восьми лет не диагностированы."
Ранняя диагностика имеет решающее значение, потому что дети хорошо поддаются лечению, пока их мозг еще развивается, но если их не лечить, они подвергаются большему риску злоупотребления психоактивными веществами и самоубийства в более позднем возрасте. Стандартный диагноз включает 60-90-минутное полуструктурированное интервью с обученным клиницистом и его основным лечащим врачом.
Макгиннис вместе с инженером-биомедиком из Университета Вермонта и старшим автором исследования Райаном МакГиннисом искали способы использовать искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы сделать диагностику более быстрой и надежной.
Исследователи использовали адаптированную версию задачи по наведению настроения под названием Trier-Social Stress Task, которая предназначена для того, чтобы вызвать у испытуемого чувство стресса и беспокойства. Группе из 71 ребенка в возрасте от трех до восьми лет попросили импровизировать трехминутный рассказ и сказали, что их будут судить по тому, насколько он интересен. Исследователь, выступавший в роли судьи, на протяжении всего выступления оставался строгим и давал только нейтральные или отрицательные отзывы.
Через 90 секунд и снова через 30 секунд раздастся зуммер, и судья скажет им, сколько времени осталось.
«Задача составлена так, чтобы вызвать стресс и заставить их думать, что кто-то их осуждает», – говорит Эллен МакГиннис.
Детям также был поставлен диагноз с использованием структурированного клинического интервью и опроса родителей, которые являются хорошо зарекомендовавшими себя способами выявления интернализующих расстройств у детей.
Исследователи использовали алгоритм машинного обучения для анализа статистических характеристик аудиозаписей истории каждого ребенка и соотнесения их с диагнозом ребенка.
Они обнаружили, что алгоритм очень эффективен при диагностике детей, и что средняя фаза записи, между двумя зуммером, была наиболее предсказуемой для диагноза.
«Алгоритм смог идентифицировать детей с диагнозом интернализирующего расстройства с точностью 80%, и в большинстве случаев это очень хорошо сравнивалось с точностью контрольного списка родителей», – говорит Райан МакГиннис. Это также может дать результаты намного быстрее – алгоритму требуется всего несколько секунд обработки после выполнения задачи, чтобы обеспечить диагностику.
Алгоритм идентифицировал восемь различных звуковых характеристик детской речи, но три, в частности, выделялись как сильно свидетельствующие об интернализующих расстройствах: низкие голоса с повторяющимися речевыми интонациями и содержанием, а также более высокий отклик на неожиданный зуммер.
Эллен МакГиннис говорит, что эти функции хорошо сочетаются с тем, что вы можете ожидать от человека, страдающего депрессией. «Низкий голос и повторяющиеся элементы речи отражают то, о чем мы думаем, когда думаем о депрессии: говорим монотонным голосом, повторяем то, что говорите», – говорит Эллен МакГиннис.
Более высокий ответ на зуммер также похож на реакцию, которую исследователи обнаружили в своей предыдущей работе, где было обнаружено, что дети с интернализирующими расстройствами проявляют большую реакцию отворачивания от пугающего стимула в задаче индукции страха.
Голосовой анализ имеет такую же точность в диагностике, что и анализ движения в той более ранней работе, но Райан МакГиннис считает, что его было бы намного проще использовать в клинических условиях. Для задания страха требуется затемненная комната, игрушечная змейка, датчики движения, прикрепленные к ребенку, и проводник, в то время как голосовое задание требует только судьи, способа записи речи и зуммера, чтобы прервать его. «Это было бы более целесообразно для развертывания», – говорит он.
Эллен МакГиннис говорит, что следующим шагом будет превращение алгоритма анализа речи в универсальный инструмент скрининга для клинического использования, возможно, с помощью приложения для смартфона, которое могло бы немедленно записывать и анализировать результаты. Голосовой анализ также может быть объединен с анализом движения в батарею диагностических инструментов с технологией, чтобы помочь идентифицировать детей, подверженных риску тревоги и депрессии, прежде чем даже их родители заподозрят, что что-то не так.
Среди других соавторов исследования Стивен П. Андерау и Рид Д. Гурчика из Университета Вермонта и Рида Д. Гурчек, Нестор Л. Лопес-Дюран, Кейт Фицджеральд и Мария Музик из Мичиганского университета.