Интересное Полезное Развлечения
КиноТестыЗдоровьеСоветыСпортЕдаЖивотныеЮморПутешествияИсторияНаука и техникаМузыкаКосмосКомпьютерные игрыОбществоЗнаменитостиДизайнПогодаКультураЭкологияТехнологииНедвижимостьСтильИнтернетАвтоЛитератураГородПолитикаЭкономикаВидеоПроисшествияОбразованиеВоенное делоРелигияКриминалБизнесПравоВоенные конфликты

Ученые Texas University научились распознавать депрессию по движениям человека

Студент старшего курса биомедицинской инженерии Иэн Й. Ким в костюме для захвата движений во время эксперимента в лаборатории нейромышечной и опорно-двигательной биомеханики Техасского университета в Далласе.
Эта технология скрининга может служить лишь индикатором, а не заменой профессиональной диагностики.

Походка человека может выдать депрессию и тревожность еще до того, как он сам осознает наличие заболевания. Ученые Техасского университета в Далласе научили нейросеть распознавать психические расстройства по движениям с точностью до 77 процентов.

Исследование продемонстрировало возможность выявления психических расстройств с помощью анализа движений человека. Используя трехмерную систему захвата движений и модели машинного обучения, ученые смогли идентифицировать симптомы депрессии и тревожности у испытуемых по тому, как они ходили и вставали со стула. Результаты указывают на потенциал создания носимых устройств, которые однажды смогут предупреждать пользователей о проблемах с психическим здоровьем.

Ученые привлекли к эксперименту тридцать молодых взрослых. Уровень депрессии и тревожности у участников оценивался с помощью стандартизированных опросников. Испытуемые выполняли задания на ходьбу и переход из положения сидя в ходьбу, надев облегающий черный костюм для захвата движений, покрытый 68 рефлексивными маркерами. Их движения регистрировались системой из 16 камер.

Исследователи обучили ИИ с помощью данных о движениях участников и информации о том, относились ли они к группам с высокими или низкими показателями симптомов депрессии либо тревожности. Затем ИИ попросили предсказать психическое состояние других участников, на данных которых система не обучалась. Модель машинного обучения правильно классифицировала участников с депрессией и тревожностью с помощью ходьбы примерно в 75 процентах случаев, а при выполнении заданий на переход из положения сидя в ходьбу — в 77 процентах случаев.

Важное предостережение

Ученые предостерегают, что подобная технология скрининга может служить лишь индикатором, а не заменой профессиональной диагностики.

«Если мы сможем выявлять потенциальные проблемы, люди смогут вовремя обратиться за лечением, и исходы будут значительно лучше», — отмечают исследователи.

Ранее ученые назвали самые эффективные упражнения для облегчения симптомов депрессии.