Діти страждають від тривожності і депресії не менше, ніж дорослі. Кожна п’ята дитина дошкільного віку відчуває симптоми так званих “інтерналізуючих розладів”. Це означає, що їх прояви приховані і тривалий час залишаються непоміченими батьками, вчителями і навіть лікарями. Якщо подібні стани не коригувати, дитина потрапляє у групу ризику: в дорослому віці може почати зловживати психоактивними препаратами або буде схильна до суїциду.

Фахівці Університету Вермонт і Університету Мічигану об’єднали зусилля, щоб розробити ефективний інструмент відстеження прихованих психічних розладів. З цією метою вчені використовували інструменти машинного навчання і штучний інтелект. Клінічні психологи розробили для нейронної мережі алгоритм діагностики депресій і неврозів з аналізу рухової активності дітей.

Під час експерименту комп’ютер фіксував поведінку і рухову активність групи дітей, яких відвели в затемнене приміщення у супроводі ведучого. Він показав їм тераріум, що стоїть в дальній частині кімнати, а потім підійшов і дістав з нього штучну змію. Така ситуація викликала у дітей різні емоції, у тому числі і страх, однак ведучий заспокоїв учасників експерименту і дозволив дітям розглянути змію ближче і потримати її.

Відео експерименту з метою оцінки поведінки дітей переглянули спочатку лікарі, а потім штучний інтелект. Для зручності роботи системи ШІ на одяг кожної дитини прикріпили давач руху. Нейронна мережа проаналізувала спосіб пересування кожної дитини, а після обробки даних система виявила відмінності у способах пересування двох груп дітей. Так у комп’ютера вийшло встановити, в якій групі знаходилися діти з прихованими психічними розладами. Точність отриманих даних була набагато вище, ніж результати стандартного опитувальника для батьків.

Автори експерименту відзначили, що у першій фазі експерименту (коли дітям обіцяли показати щось цікаве в тераріумі), ті, хто мав психічні розлади, відвернулися від тераріуму. Така поведінка повністю узгоджується з психологічної теорією про передбачаючі емоції – дитина з розладом психіки боїться незнайомих об’єктів більше, ніж здорова дитина. Алгоритму ШІ знадобилося всього 20 секунд, щоб визначити спосіб поведінки, властивий різним типам порушень психіки.

Цей спосіб ідеальний для визначення прихованої тривожності і початкових симптомів депресії у дітей. З його допомогою можна виявити тих, кому потрібна психологічна підтримка. Якщо не виявити підвищену тривожність на ранній стадії, у подальшому така дитина стане дорослим з компульсивним розладом психіки – лікування таких станів, як правило, тривале і непросте.

Наступний крок вчених – розробка ефективних алгоритмів для аналізу голосових даних нейронною мережею. Кінцева мета дослідження: знаходження оптимальних критеріїв діагностики, які педагоги і психологи зможуть використовувати у школах або дошкільних установах для оцінки загального психічного стану дітей.

 

Читайте також:

Діагностика раку за зразками ДНК

Mytaptrack – “розумний” додаток для відстеження стану здоров’я і навчання дітей з аутизмом

Унікальна платформа AI здатна виявляти гострі неврологічні захворювання