MITの研究者たちによる新しい技術は、患者が書いた文章や口頭での反応を分析することで、うつ病を検知することができる。MITのCSAILグループによって開発が始まったこのシステムは「ニューラルネットワークモデルを使用することで、生のテキストやインタビューの音声から、うつ病を示すパターンを発見することができる」のだ。
「新しい被験者が与えられると、この技術はその個人がうつであるか否かを正確に予測することが可能である、その際に質問と答え以外の情報は何も必要とししない」と研究者らは書く。
システムの最も重要な部分は、文脈自由であることだ。すなわち、特定の質問や回答の種類を必要とはしない。ソースデータとして、日常的なやりとりを使用するだけなのだ。
研究者のTuka Alhanaiは「行おうとする質問の種類や、それらの質問に対する回答の種類に制約を課すことはないので、私たちはそれを『文脈自由』であると呼んでいるのです」と語る。
「患者の話し方はそれぞれ異なります。そしてもし私たちのモデルがその話し方の中に変化を見つけたら、医師に対して注意を促すのです」と語るのは論文の共同執筆者であるJames Glassだ。「これは臨床家を助けるために、何らかの手助けをできるか否かを見るための一歩なのです」。
リリースより：
研究者たちは、そのモデルを、メンタルヘルスに課題を抱える患者へのインタビュー（音声、
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MITの研究者たちが、ニューラルネットワークにうつ病の検知方法を教えている
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