Machine Learning เรียนรู้โรคซึมเศร้าจากเสียง

โรคซึมเศร้าและวิตกกังวลในเยาวชนกลายเป็นปัญหาสำคัญที่โลกต้องหันมาทำความเข้าใจ ศูนย์ควบคุมและป้องกันโรคแห่งอเมริกา (U.S. Centers for Disease Control and Prevention) เปิดเผยข้อมูลด้านสุขภาพจิตของเยาวชนอเมริกันตั้งแต่อายุ 3–17 ปี พบว่าเยาวชน 7.1% (ราว 4.4 ล้านคน) ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรควิตกกังวล และ 3.2% (ราว 1.9 ล้านคน) มีอาการของโรคซึมเศร้า อีกทั้งเด็กที่มีอายุต่ำกว่า 8 ปียังเป็นวัยที่ไม่สามารถสื่อสารอารมณ์ของตัวเองได้ จึงเป็นหน้าที่ของพ่อแม่ที่ต้องดูแลลูก ๆ อย่างใกล้ชิด

กลุ่มนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเวอร์มอนต์ (University of Vermont) ได้ทดลองใช้วิธี Machine Learning สร้างรูปแบบของอัลกอริทึมที่จะวินิจฉัยโรคซึมเศร้าและโรควิตกกังวลจากการสนทนาของเด็ก ที่ประยุกต์เข้ากับการทดสอบแบบ Trier Social Stress Task เพื่อให้เด็กที่เข้าร่วมการทดสอบแสดงความรู้สึกเครียดและวิตกกังวล โดยนักวิจัยจะเปิดโอกาสให้เด็กเล่าเรื่องใดก็ได้เป็นเวลา 3 นาที และเป็นกรรมการจับเวลาซึ่งจะคอยให้สัญญาณว่าพวกเขาเหลือเวลาเท่าไร อีกทั้งยังเป็นผู้ตัดสินเรื่องราวนั้น ๆ ซึ่งจะแสดงเพียงความคิดเห็นที่เป็นกลางหรือในด้านลบ เพื่อสร้างสถานการณ์ตึงเครียดให้กับเด็กที่เข้าร่วมทดสอบ “งานของเราคือการสร้างความเครียดและพาพวกเขาไปอยู่ในสถานการณ์ที่กำลังถูกตัดสิน” เอลเลน แมคกินนิส (Ellen McGinnis) นักจิตวิทยาคลินิก ผู้วิจัยจากมหาวิทยาลัยเวอร์มอนต์กล่าว

หลังการทดสอบ นักวิจัยจะสร้างอัลกอริทึมด้วย Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติจากไฟล์เสียงที่บันทึกของเด็กแต่ละคนได้อย่างแม่นยำถึง 80% และในบางรายยังได้ผลการวิเคราะห์ที่สอดคล้องกับบันทึกของพ่อแม่เด็กก่อนเข้ารับการทดลองอีกด้วย อัลกอริทึมยังสามารถระบุคุณสมบัติที่แตกต่างของเสียงพูดของเด็กได้ 8 ประเภท มี 3 ประเภทจากทั้งหมดของโทนเสียงที่แสดงแนวโน้มว่ามีความผิดปกติของจิตใจอย่างสูง ได้แก่ โทนเสียงต่ำ การพูดซ้ำคำ และโทนเสียงสูงเมื่อได้ยินสัญญาณเตือนเวลา ซึ่งโทนเสียงต่ำและการพูดซ้ำคำเป็นพฤติกรรมหลักที่สามารถพบได้ในผู้ป่วยโรคซึมเศร้า 

สำหรับก้าวต่อไปของการวิจัย นักวิจัยตั้งเป้าจะพัฒนาให้ Machine Learning สามารถใช้งานได้อย่างสะดวกในด้านการรักษาทั่วไป ซึ่งการวินิจฉัยโรคผ่านเสียงยังสามารถทำงานร่วมกับการวินิจฉัยผ่านท่าทาง และจะเป็นผู้ช่วยด้านเทคโนโลยีที่สำคัญสำหรับการวินิจฉัยโรคทางจิต อีกทั้งยังสามารถต่อยอดไปสู่การวินิจฉัยผ่านสมาร์ทโฟนที่สามารถบันทึกเสียงและวิเคราะห์ได้ทันที เพื่อเป็นตัวแทนของพ่อแม่ในการยับยั้งและรับมือกับอาการของโรควิตกกังวัลและโรคซึมเศร้าของลูกได้ก่อนที่จะสายเกินไป

ที่มาภาพ : Unsplash/Frank Mckenna

ที่มา:
บทความ “AI Can Detect Depression in a Child's Speech” โดย University of Vermont จาก sciencedaily.com
บทความ “How to Talk to Your Kids about Their Mental Health” โดย Nicole Spector จาก nbcnews.com
บทความ “Machine Learning Algorithm Detects Signals of Child Depression through Speech” โดย Nick Lavars จาก newatlas.com

เรื่อง : นพกร คนไว