人工知能はうつ病を認識できる
最後に見直したもの： 02.07.2025
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なぜうつ病は、特に初期段階では診断が難しいのでしょうか？最適な診断方法はあるのでしょうか？これらは科学者たちが自らに問いかけてきた疑問です。
うつ病を診断する前に、医療専門家は困難な仕事をしなければなりません。患者に関するあらゆるデータを収集し、病状の全体像を提示し、人格形成の特徴と生活習慣を分析し、考えられる症状を追跡し、病気の発症に間接的に影響を与える可能性のある原因を突き止めなければなりません。マサチューセッツ工科大学の科学者たちは、会話の特徴と文章スタイルのみに基づいて、特定の質問を行わずにうつ病を診断できるモデルを設計しました。
研究プロジェクトのリーダーの一人であるトゥキ・アルハナイ氏は、うつ病の存在に関する最初の「警鐘」は、患者との会話中に、その瞬間の感情状態に関わらず、まさに鳴る可能性があると説明しています。診断モデルを拡張するには、情報に適用される制約を最小限に抑える必要があります。つまり、通常の会話を行うだけでよく、モデルは自然な会話の中で患者の状態を評価できるのです。
研究者たちは、作成したモデルを「文脈フリー」と名付けました。これは、質問内容や聞き取られる回答に制約がなかったためです。研究者たちは、シーケンシャルモデリング手法を用いて、うつ病患者と健常者との会話のテキスト版と音声版をモデルに入力しました。シーケンスが蓄積されるにつれて、パターンが浮かび上がってきました。例えば、「悲しい」「落ちる」といった単語や単調な音声信号が会話に必ず含まれることが分かりました。
「このモデルは言語的シーケンスを認識し、学習したパターンをうつ病患者と非うつ病患者に共通する最も可能性の高い要因として評価します」とアルハナイ教授は説明します。「その後、AIが後続の患者で同様のシーケンスに気付いた場合、うつ病と診断することができます。」
試験的試験では、このモデルが77%の症例でうつ病の診断に成功したことが実証されました。これは、明確に構造化されたテストとアンケートを用いて「機能」した、これまでに試験されたすべてのモデルの中で最高の結果です。
専門家は人工知能を実際に活用するつもりでしょうか？人工知能は、次世代の「スマート」アシスタントモデルの基盤に組み込まれるでしょうか？科学者たちはこの件についてまだ意見を表明していません。
この研究に関する情報は、マサチューセッツ工科大学のウェブサイトに掲載されています。また、http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai_Interspeech-2018.pdf でも詳細をご覧いただけます。
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