يُظهر العمل الجديد المنشور في مجلة PLOS Mental Health أن تحليل الرسائل الصوتية القصيرة على WhatsApp باستخدام نماذج التعلم الآلي يمكن أن يشخص بدقة اضطراب الاكتئاب الشديد (MDD). وفقا لمقال بقلم فيكتور هو أوتاني من كلية الطب سانتا كاسا دي ساو باولو (البرازيل) وزملاؤه، حقق نموذجهم دقة تزيد عن 91% في تحديد الاكتئاب لدى النساء.

الاكتئاب هو اضطراب عقلي يؤثر على أكثر من 280 مليون شخص في جميع أنحاء العالم. التشخيص المبكر أمر بالغ الأهمية للعلاج في الوقت المناسب. استخدمت الدراسة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لتصنيف المشاركين المصابين بالاكتئاب وغير المصابين به بناءً على تسجيلات WhatsApp الصوتية.

أجرت مجموعة المؤلف مرحلتين من الدراسة: التدريب والاختبار. تضمنت مجموعة بيانات التدريب 86 فردًا (37 امرأة و8 رجال) مصابين بالاضطراب الاكتئابي الرئيسي (MDD) المؤكد سريريًا و41 عنصر تحكم (30 امرأة و11 رجلاً). واستخدمت بيانات من 74 مشاركا (33 مريضا بالاكتئاب و 41 عنصر تحكم) لاختبار النموذج. وشمل الاختبار تسجيلات للمشاركين يصفون أسبوعهم ويؤدون مهام بسيطة مثل العد إلى 10.

نتائج اختبار الشبكة العصبية

وأظهرت النتائج أن النماذج ذات معدلات الدقة الأعلى وصلت إلى 91.9% للنساء، لكن دقتها للرجال كانت أقل بنسبة 75%. وقد يكون ذلك بسبب غلبة المرأة في مجموعة التدريب والاختلاف في أنماط الكلام بين الجنسين. ومع ذلك، عند تحليل رسائل “العد إلى 10″، كانت دقة التصنيف أكثر توازناً: 82% للنساء و78% للرجال.

ويأمل مؤلفو الدراسة أن يساعد التطوير الإضافي لهذه النماذج في إنشاء أدوات يسهل الوصول إليها لفحص الاكتئاب. وهذا سيفتح أيضًا فرصًا للتطبيقات السريرية والبحثية الأخرى.

وقال لوكاس ماركيز قائد الدراسة: “تؤكد دراستنا أن تحليل الأنماط الصوتية في الرسائل الصوتية التلقائية يمكن أن يكون وسيلة فعالة للكشف عن الاكتئاب. مثل هذه الأدوات الرقمية يمكن أن تصبح مفيدة في الممارسة اليومية”.

إقرأ المزيد