Исследовательская группа психологов Института медицины и медицинских технологий НГУ создала автоматизированный подход к оценке депрессии, основываясь на акустических характеристиках человеческой речи.
На сегодняшний день депрессия является одним из наиболее распространенных психических расстройств. По оценкам ВОЗ на 2025 год во всем мире от депрессии страдает порядка 332 миллиона человек.
— Депрессия может выступать как самостоятельное расстройство или сопутствовать другим, в том числе соматическим, заболеваниям. Ситуация осложняется тем, что зачастую депрессию «маскируют» соматические жалобы: пациенты испытывают неопределенные боли (например, частая головная боль), проблемы с сердцем, пищеварением, общее ухудшение самочувствия, при этом симптомы остаются неоднозначными, а определить «телесную» причину оказывается невозможно. В этой ситуации врачи общей практики зачастую не обладают временными ресурсами и необходимой квалификацией для углубленной диагностики и постановки точного диагноза. Кроме того, традиционные варианты диагностики депрессии, основанные на методах самоотчета и интервью, не всегда дают полную картину: человек может осознанно или неосознанно преуменьшать тяжесть своего состояния из-за страха быть непонятым, социальной стигматизации или в силу иных причин. Помочь снизить нагрузку на врачей и обеспечить точную, качественную и своевременную диагностику может анализ объективных показателей депрессии. В качестве одного из таких показателей может служить анализ голоса, – рассказала старший преподаватель кафедры психологии личности ИММТ, к.психол.н. Марина Владимировна Злобина.
Как отмечают авторы проекта, речь выступает естественным биомаркером психического состояния. Даже короткий ее отрывок содержит ценную информацию об энергетике голоса, которая подвержена изменениям при депрессивных и тревожных состояниях. На основе многочисленных интервью исследователи-психологи Института медицины и медицинских технологий НГУ обучили нейросетевую модель, которая классифицирует речь по четырем уровням выраженности депрессии – от отсутствия симптомов до тяжёлой формы.
— В основу разработки легла современная архитектура wav2veс, которая позволяет извлекать векторные акустические характеристики голоса. Обученная модель демонстрирует высокую точность, которая сопоставима с результатами ведущих зарубежных исследований. Для практического использования технологии был создан прототип приложения NeuroVoiсe, который обеспечивает полный цикл работы с данными. В дальнейшем такой подход можно использовать для диагностики других психических расстройств, – объяснил заведующий кафедрой клинической психологии ИММТ НГУ, к.психол.н., доцент Александр Александрович Фёдоров.
— Важно отметить, что технология не является заменой специалисту психологу или психиатру, однако может быть эффективно использована врачами общего профиля для выявления коморбидной депрессии при соматических заболеваниях, а также маскированной депрессии, часто проявляющейся в форме физических жалоб, болей и недомогания, которые невозможно объяснить соматическим заболеванием, – отметила Марина Владимировна Злобина.
Исследования по проекту выполнены в рамках программы «Приоритет-2030».
