Digitalmania – Depresi dapat bermanifestasi dengan banyak gejala yang berbeda sehingga sulit untuk dapat mendiagnosisnya dengan tingkat kepastian yang tinggi karena memiliki kriteria yang luas.

Alasan ini yang kemudian mendorong para peneliti di MIT’s Computer Science dan Artificial Intelligence Laboratory mengerjakan suatu algoritma yang dapat memperkecil kemungkinan dan memberi diagnosis lebih baik.

Mereka menggunakan data teks dan audio dari 142 wawancara dengan pasien, 30 di antaranya telah didiagnosis dengan depresi untuk mengajarkan algoritma mesin pembelajaran untuk mendengarkan tanda-tanda depresi dalam berbicara.

Intonasi Suara

Apa yang membuat upaya ini menonjol adalah para peneliti memeriksa nada suara pasien, bukan hanya kata-kata spesifik yang mereka gunakan. Teknik ini membuat metode yang sangat akurat: ia mampu mengidentifikasi subjek yang didiagnosis depresi dengan tingkat keberhasilan 77 persen.

Tetapi sebelum melanjutkan dan menerapkan AI sebagai alat untuk mendiagnosis gangguan mental di dunia nyata, masih banyak hal yang harus dilakukan, keberhasilan ini seperti sebuah tetesan air di gurun.

Ada terlalu banyak variabel, walau 77 persen terdengar menjanjikan, tetapi para peneliti realistis tentang kemampuan model mesin pembelajaran mereka untuk mendeteksi depresi. Digitalmania. (VA).