Beszédelemzésen alapuló, a depresszió felismerését segítő szoftvert fejlesztenek a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem és a Semmelweis Egyetem szakemberei.
További tesztekre van sazükség
A Semmelweis Egyetem csütörtöki közleménye szerint a technológia elsősorban az alapellátásban segíthetné a világszerte milliókat érintő mentális betegség szűrését, időt és pénzt spórolva az egészségügynek. Az alkalmazás már elkészült, de élesítéséhez további tesztekre van szükség.
A depresszió kutatásban régóta próbálnak olyan biomarkereket (objektíven mérhető jellemzők) meghatározni, melyek orvosi beavatkozás nélkül segíthetik a gyorsabb felismerést. Ilyen lehet a páciensek megváltozott beszéde, melyről mára gyakorlatilag egyetértés van a szakirodalomban.
"A depressziós betegek beszéde általában megváltozik: monotonabb és halkabb lesz, többször tartanak szünetet. Ezeket a jellegzetességeket tanítjuk meg a szoftvernek egy speciális módszer (Support Vector Regression) segítségével" – magyarázza a beszámolóban Kiss Gábor, a BME Távközlési és Médiainformatikai Tanszékének tudományos munkatársa.
Az összesített eredményekből kiderült, hogy az alkalmazás 84 százalékos pontossággal szűrte ki a depressziós betegeket, ha a klinikusok által kitöltött HAMD-teszt pontszámokkal "tanították" a szoftvert, és 76 százalékos pontossággal mért, ha az önkitöltős BDI-teszt pontszámait vették figyelembe.
A beszámoló szerint az applikáció a betegek állapotának utánkövetesére és a különböző terápiák hatásosságának mérésére is alkalmas.
