Yapay zeka tabanlı sistem, istemsiz vücut tepkilerinden depresyonu tespit ediyor

Güney Kaliforniya Üniversitesi'nden mühendisler, sinirbilimciler, dilbilimciler ve psikiyatristlerden oluşan multidisipliner bir ekip, mevcut psikiyatrik tanı yöntemlerinin öznel anketlere ve öz bildirimlere dayanmasından kaynaklanan sınırlamaları ele almak için PRECOG projesini oluşturdu. Deneylerde, gönüllüler duygusal açıdan çeşitlilik gösteren 160 ifadeyi okudu ve katılıp katılmadıklarını belirtirken, fizyolojik tepkileri üç tür sensör aracılığıyla sürekli olarak kaydedildi: beyin elektriksel aktivitesini ölçen 64 kanallı EEG, bakışları izleyen kızılötesi göz izleyici ve ter bileşimini değerlendirmek için deri iletkenliği ölçümleri. Derin sinir ağları toplanan verileri analiz etti ve depresif bozukluklarla ilişkili istikrarlı modelleri belirledi. EEG çözümlemesi, olumsuz kelimelerin işlenmesindeki en belirgin anormalliklerin, bunları okuduktan sonra 300 ile 600 milisaniye arasında beyinde meydana geldiğini gösterdi; göz izleme analizi ise sağlıklı bireylerin olumsuz ifadeleri okurken 'katılmıyorum' seçeneğine doğru net yatay göz hareketleri sergilediğini, depresif hastaların ise kaotik, dağınık veya engellenmiş hareketler gösterdiğini ortaya koydu. Deri iletkenliği verilerinin matematiksel işlenmesi, stresli kelimelere karşı otonom sinir sistemi aktivitesiyle ilgili değişmiş yanıtları da tespit etti. Yeni yapay zeka platformunun, pratisyen psikiyatristler için bir destek aracı olarak hizmet etmesi ve kesin biyolojik parametrelere dayalı olarak kriz durumlarının tahminini potansiyel olarak iyileştirmesi amaçlanıyor. Bilgiler yalnızca eğitim amaçlıdır, bilimsel araştırmalara dayanmaktadır ve kişisel tıbbi tavsiye niteliği taşımaz.