A depresszió felismerését segítő nyelvfüggetlen szoftvert fejlesztenek közösen a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) és a Semmelweis Egyetem (SE) szakemberei – olvasható a Semmelweis Egyetem honlapján. A technológia elsősorban az alapellátásban segíthetné a világszerte milliókat érintő mentális betegség szűrését, időt és pénzt spórolva az egészségügynek. Az alkalmazás már elkészült, de élesítéséhez további tesztekre van szükség.
A tünetek sokszínűsége, a mentális problémák körüli stigma és az egészségügyet világszinten érintő humánerőforrás-gondok miatt a betegséget nehéz és időigényes diagnosztizálni. Dr. Hajduska-Dér Bálint, a Semmelweis Egyetem Pszichiátriai és Pszichoterápiás Klinikájának munkatársa szerint a depresszió-kutatásban éppen ezért régóta próbálnak objektíven mérhető jellemzőket meghatározni, amelyek orvosi beavatkozás nélkül segíthetik a gyorsabb felismerést.
Ilyen lehet a betegek megváltozott beszéde is, ezért fejlesztettek mesterséges intelligencia alapú beszédhangfeldolgozó alkalmazást a magyar egyetemek szakemberei.
A depressziós betegek beszéde általában megváltozik: monotonabb és halkabb lesz, többször tartanak szünetet. Ezeket a jellegzetességeket tanítjuk meg a szoftvernek egy speciális módszer (Support Vector Regression) segítségével
– magyarázta dr. Kiss Gábor, a BME Távközlési és Médiainformatikai Tanszékének tudományos munkatársa.
A program teszteléséhez az úgynevezett Magyar Depressziós Beszéd Adatbázis 218 depressziós és egészséges embertől (144 nő, 74 férfi) származó hangmintáit használták fel. A kutatók különböző fizikai jellemzőket vetettek össze minden egyes beszédmintában, köztük a hangspektrumot, a hangdinamikát, a dallamváltozást és a beszédritmust.
A szoftver emellett Parkinson-kór és diszfónia (száj- és gégedaganat vagy egyéb funkcionális rendellenesség) szűrésére is alkalmas.
