Come ben sapete, uno dei più grandi problemi psicologici che affligge il genere umano è rappresentato dalla depressione, si tratta di un grande problema che affligge all’incirca 280 milioni di persone e che rappresenta uno scoglio davvero difficile dapprima da individuare e poi da superare, quest’ultimo richiede infatti un percorso psicologico e psichiatrico assolutamente strutturato per permettere di tornare ad avere una vita funzionale e senza tutti gli aspetti debilitanti che tale patologia porta ai pazienti che purtroppo ne soffrono.
Di conseguenza, un elemento cruciale nella lotta alla depressione e effettuare una diagnosi efficace che consenta dunque di iniziare un trattamento adeguato per cercare di salvare il paziente da questo male silenzioso ma avvolgente, i ricercatori della Santa Casa de São Paulo School of Medical Sciences e di Infinity Doctors, in Brasile, hanno messo a punto un metodo che potrebbe rivoluzionare la diagnosi di depressione, quest’ultimo si basa su sugli audio WhatsApp e ovviamente su un’intelligenza artificiale addestrata appositamente, per riconoscere i segni della depressione direttamente dalle note vocali dei pazienti.
Lo studio
Nello specifico, il gruppo di ricercatori ha addestrato un large Language model utilizzando un set di dati appunto per l’addestramento e un set di dati come controllo per effettuare dei test, il set di addestramento era composto da 85 partecipanti di cui nello specifico, alcuni pazienti ambulatoriali, 37 donne e otto uomini con diagnosi conclamata di disturbo depressivo maggiore, accostati a ulteriori 41 partecipanti controllo dunque non affetti da tale patologia.
Il gruppo di test invece era composto a sua volta da 74. Partecipanti di cui 33 pazienti con diagnosi di disturbo depressivo maggiore composto da 17 donne e 16 uomini e 41 partecipanti controllo composti da 21 donne e 20 uomini senza dunque diagnosi di depressione.
Ovviamente tutti i partecipanti hanno fornito il consenso informato e sono stati sottoposti a ulteriori test di controllo per escludere eventuali fattori comportamentali alteranti, all’interno del set di dati dunque sono stati inseriti gli audio vocali dei pazienti ambulatoriali che sono stati ricavati dalle registrazioni audio WhatsApp inviate presso i loro studi medici, quando presentavano l’sintomatologia.
Anche i pazienti appartenenti al gruppo prova hanno inviato i propri dati vocali sfruttando la medesima filosofia, inviare dunque audio nei quali descrivevano la propria sintomatologia con un conteggio da uno a 10, il modello ha mostrato un’accuratezza importante nel classificare i pazienti soprattutto per quanto riguarda le donne, segnale che potrebbe essere spiegato con la maggiore partecipante femminile rispetto a quella maschile.
Ovviamente gli autori sono fiduciosi e confidano che un perfezionamento costante dei propri modelli in futuro potrà portare alla creazione di un metodo pratico, veloce e soprattutto economico per lo screening della depressione, con la speranza che questi concetti possano essere estesi anche ad altre patologie psicologiche.
