AIシステムが不随意な身体反応からうつ病を検出

南カリフォルニア大学の工学者、神経科学者、言語学者、精神科医からなる学際チームは、現在の精神医学的診断法（主観的な質問票や自己報告に依存している）の限界に対処するため、PRECOGプロジェクトを創設した。実験では、ボランティアが感情的に多様な160の文章を読み、同意または不同意を示し、その間の生理的反応は、脳の電気的活動を測定する64チャンネルの脳波計、視線を追跡する赤外線アイトラッカー、汗の組成を評価する皮膚コンダクタンス測定という3種類のセンサーによって継続的に記録された。深層ニューラルネットワークが収集データを分析し、うつ病性障害に関連する安定したパターンを特定した。脳波の解読により、否定的な単語を読んだ後、300〜600ミリ秒の間に脳内で最も顕著な異常処理が発生することが示され、視線分析では、健康な個人は否定的なフレーズを読む際に「不同意」オプションに向かって明確な水平眼球運動パターンを示す一方、うつ病患者は混沌とした散乱または抑制された動きを示すことが明らかになった。皮膚コンダクタンスデータの数学的処理でも、交感神経系の活動に関連する、ストレスのある単語に対する自律神経反応の変化が検出された。新しい人工知能プラットフォームは、臨床精神科医の支援ツールとして機能し、正確な生物学的パラメータに基づいて危機状態の予測を改善する可能性がある。この情報は純粋に教育的なものであり、科学研究に基づいており、個人的な医学的推奨ではありません。