Depressione, uno strumento di IA utilizza l’audio di WhatsApp per fare diagnosi
Scoperto un’IA capace di rilevare la depressione ascoltando messaggi audio WhatsApp, con precisione fino al 91%.
È stato individuato uno strumento di intelligenza artificiale in grado di diagnosticare la depressione "ascoltando" i messaggi vocali di WhatsApp con un’accuratezza superiore al 91%, specie quando l’audio è registrato da una donna.
Questo è il risultato di uno studio pubblicato sulla rivista PLOS Mental Health da Victor Otani, della Santa Casa de São Paulo School of Medical Sciences e Infinity Doctors Inc., in Brasile.
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La depressione e la diagnosi in tempi precoci
La depressione colpisce oltre 280 milioni di persone, un numero che può migliorare notevolmente grazie alla diagnosi e a un trattamento di cure tempestivo. Per questo motivo gli esperti hanno esaminato un gruppo di pazienti ambulatoriali (37 donne, 8 uomini) con diagnosi clinica di disturbo depressivo e un gruppo di controllo di 41 volontari (30 donne, 11 uomini) senza diagnosi di depressione per addestrare i loro modelli di intelligenza artificiale (per un totale di 7 prototipi).
Per poter testare le potenzialità dello strumento, hanno poi coinvolto un ulteriore campione indipendente di individui composto da 74 partecipanti: 33 pazienti ambulatoriali (17 donne, 16 uomini) con diagnosi di depressione e 41 (21 donne, 20 uomini) senza depressione.
Lo strumento di IA ha evidenziato una maggiore accuratezza nel classificare le donne come depresse o non depresse, con un tasso di accuratezza del 91,9% per il prototipo più performante.
Differenze di accuratezza tra uomini e donne
Dai risultati ottenuti, l’accuratezza diagnostica per i maschi è stata del 75%. Questo potrebbe dipendere dal fatto che il modello è stato strutturato su dati relativi a una maggioranza femminile. Ad ogni modo gli esperti hanno notato che, l’accuratezza diagnostica per i maschi aumenta a seconda del contenuto del messaggio vocale usato per la diagnosi.
L’obiettivo degli autori, per concludere, è quello di poter perfezionare al meglio il modello così da renderlo pratico ed economico per lo screening della depressione.
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