Procenjuje se da skoro 300 miliona ljudi, ili oko 4% svetske populacije, pati od nekog oblika depresije. Ali otkrivanje može biti teško, posebno kada pogođeni ne prijave (ili neće) prijaviti negativna osećanja prijateljima, porodici ili kliničarima.
Sada Stevensov profesor Sang Von Bae radi na nekoliko aplikacija i sistema za pametne telefone sa AI koji bi mogli neinvazivno da upozore nas i druge da možda postajemo depresivni.
„Depresija je veliki izazov“, kaže Bae. „Želimo da pomognemo. A pošto većina ljudi na svetu danas koristi pametne telefone svakodnevno, ovo bi moglo biti korisna alatka za detekciju koja je već napravljena i spremna za korišćenje.“
Jedan sistem koji Bae razvija sa Stevensovim doktorskim kandidatom Rahulom Islamom, pod nazivom PupilSense, radi tako što stalno pravi snimke i merenja zenica korisnika pametnog telefona.
„Prethodna istraživanja u protekle tri decenije su više puta pokazala kako refleksi zenice i odgovori mogu biti povezani sa depresivnim epizodama“, objašnjava ona.
Nalazi su objavljeni u časopisu Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction.
Sistem precizno izračunava prečnik zenica, u poređenju sa okolnim šarenicama očiju, iz 10-sekundnih „rafalnih“ tokova fotografija snimljenih dok korisnici otvaraju svoje telefone ili pristupaju određenim društvenim medijima i drugim aplikacijama.
U jednom ranom testu sistema sa 25 volontera tokom perioda od četiri nedelje, sistem – ugrađen u pametne telefone tih volontera – analizirao je približno 16.000 interakcija sa telefonima nakon što su prikupljeni podaci o slici učenika. Nakon što su naučili veštačku inteligenciju da razlikuje „normalne“ odgovore od nenormalnih, Bae i Islam su obradili podatke o fotografijama i uporedili ih sa raspoloženjem volontera koji su sami prijavili.
Najbolja iteracija PupilSense-a – poznata kao TSF, koja koristi samo odabrane, visokokvalitetne tačke podataka – pokazala se 76% tačnom u vremenima označavanja kada su se ljudi zaista osećali depresivno. To je bolje od najboljeg sistema zasnovanog na pametnim telefonima koji se trenutno razvija i testira za otkrivanje depresije, platforme poznate kao AVARE.
„Nastavićemo da razvijamo ovu tehnologiju sada kada je koncept dokazan“, dodaje Bae, koji je ranije razvio sisteme zasnovane na pametnim telefonima za predviđanje opijanja i upotrebe kanabisa.
Sistem je prvi put predstavljen na Međunarodnoj konferenciji o računarstvu aktivnosti i ponašanja u Japanu krajem proleća, a sistem je sada dostupan otvorenog koda na GitHub platformi.
Bae i Islam takođe razvijaju drugi sistem poznat kao FacePsi koji snažno analizira izraze lica radi uvida u naše raspoloženje.
„Sve veći broj psiholoških studija sugeriše da depresiju karakterišu neverbalni signali kao što su pokreti mišića lica i gestovi glave“, ističe Bae.
FacePsi radi u pozadini telefona, praveći snimke lica kad god se otvori telefon ili otvore najčešće korišćene aplikacije. (Važno je da briše same slike lica skoro odmah nakon analize, štiteći privatnost korisnika.)
„Nismo tačno znali koji gestovi lica ili pokreti očiju odgovaraju depresiji koju smo sami prijavili kada smo počeli“, objašnjava Bae. Neki od njih su bili očekivani, a neki su bili iznenađujući.
Na primer, povećano osmehivanje se pojavilo u pilot studiji da korelira ne sa srećom, već sa potencijalnim znacima depresivnog raspoloženja i afekta.
„Ovo bi mogao biti mehanizam za suočavanje, na primer, kada ljudi postave ‘hrabro lice’ za sebe i za druge kada se zapravo osećaju loše“, kaže Bae. „Ili bi to mogao biti artefakt studije. Potrebno je više istraživanja.“
Drugi očigledni signali depresije otkriveni u ranim podacima uključivali su manje pokreta lica tokom jutarnjih sati i određene vrlo specifične obrasce pokreta očiju i glave. (Činilo se da su skakanje ili pokreti glave sa jedne na drugu stranu tokom jutra snažno povezani sa pojačanim simptomima depresije, na primer.)
Zanimljivo je da je veća detekcija otvorenosti očiju tokom jutra i večeri takođe povezana sa potencijalnom depresijom – sugerisanje spoljašnjih izraza budnosti ili sreće ponekad može prikriti depresivna osećanja ispod.
„Drugi sistemi koji koriste veštačku inteligenciju za otkrivanje depresije zahtevaju nošenje uređaja ili čak više uređaja“, zaključuje Bae. „Mislimo da je ova pilot studija FacePsija odličan prvi korak ka kompaktnom, jeftinom dijagnostičkom alatu koji je jednostavan za korišćenje.
Nalazi pilot studije FacePsi biće predstavljeni na Međunarodnoj konferenciji ACM o interakciji između mobilnih ljudi i računara (MobileHCI) u Australiji početkom oktobra.
