Mạng nơron do các chuyên gia của Viện Công nghệ Massachusetts (Mỹ) phát triển có thể xác định chính xác tới 80% bệnh trầm cảm của một người qua giọng nói và chữ viết.

Theo Forbes, tại hội nghị Interspeech 2018 ở Ấn Độ, các chuyên gia của Viện Công nghệ Massachusetts đã trình bày một mô hình mạng nơron có thể xác định bệnh trầm cảm của một người qua giọng nói và chữ viết. Để đào tạo trí tuệ nhân tạo có khả năng tự học, các chuyên gia đã nạp một cơ sở dữ liệu những mẫu lời nói và văn bản vào máy tính. Nhiều mẫu trong số đó thuộc về những người đã bị chẩn đoán là mắc bệnh trầm cảm.

Phân tích dữ liệu cho phép hệ thống phân biệt các bài phát biểu và những từ riêng lẻ bị lệch chuẩn. Trong số đó, chẳng hạn có cụm từ "tồi tệ hơn" và "buồn". Ngoài ra, nếu toàn bộ lời nói khá đơn điệu, chậm rãi và với một ngữ điệu chùng xuống, những đoạn tạm dừng giữa các từ dài, ngắt quãng thì rất có thể người đó bị trầm cảm. Kết quả là việc xác định người bị trầm cảm qua lời nói và chữ viết đạt độ chính xác tới 80%.

Để chẩn đoán với độ chính xác như vậy, mạng nơron chỉ cần trung bình 7 câu trả lời bằng văn bản cho những câu hỏi tùy ý và để phân tích ngôn từ chỉ cần nói khoảng 30 cụm từ. Theo các nhà khoa học, chương trình thử nghiệm này có thể trở thành cơ sở của một ứng dụng di động giúp phân tích giọng nói để đưa ra cảnh báo về sự cần thiết phải gặp bác sĩ điều trị trầm cảm trong trường hợp có các dấu hiệu báo động.
Nguồn: Một thế giới