Sistem berbasis AI mendeteksi depresi dari reaksi tubuh yang tidak disengaja

Tim multidisiplin dari University of Southern California, yang terdiri dari para insinyur, ilmuwan saraf, linguis, dan psikiater, menciptakan proyek PRECOG untuk mengatasi keterbatasan diagnostik psikiatri saat ini yang bergantung pada kuesioner subjektif dan laporan diri. Dalam eksperimen, para sukarelawan membaca 160 pernyataan dengan variasi emosional dan menunjukkan persetujuan atau ketidaksetujuan, sementara respons fisiologis mereka direkam secara terus-menerus melalui tiga jenis sensor: EEG 64 saluran yang mengukur aktivitas listrik otak, pelacak mata inframerah yang memantau arah pandangan, dan pengukuran konduktansi kulit untuk menilai komposisi keringat. Jaringan saraf dalam menganalisis data yang terkumpul dan mengidentifikasi pola stabil yang terkait dengan gangguan depresi. Decoding EEG menunjukkan bahwa anomali paling menonjol dalam pemrosesan kata-kata negatif terjadi di otak antara 300 dan 600 milidetik setelah membacanya, sementara analisis pandangan mengungkapkan bahwa individu sehat menunjukkan pola gerakan mata horizontal yang jelas menuju opsi 'tidak setuju' saat membaca frasa negatif, sedangkan pasien depresi menunjukkan gerakan yang kacau, tersebar, atau terhambat. Pemrosesan matematis data konduktansi kulit juga mendeteksi respons otonom yang berubah terhadap kata-kata stres, terkait dengan aktivitas sistem saraf simpatik. Platform AI baru ini dimaksudkan untuk menjadi alat pendukung bagi psikiater praktik, berpotensi meningkatkan prediksi keadaan krisis berdasarkan parameter biologis yang presisi. Informasi ini bersifat edukatif semata, berdasarkan penelitian ilmiah, dan bukan merupakan rekomendasi medis pribadi.