ИИ научили оценивать риск депрессивных симптомов у студентов

Китайские учёные обучили нейросеть оценивать риск депрессивных симптомов у студентов. Для этого они четыре года наблюдали за 1500 учащимися Сычуаньского университета и каждый год собирали данные об их здоровье, образе жизни и психологическом состоянии.

Модель учитывает не один фактор, а их сочетание

ИИ искал не один «тревожный звоночек», а сочетания факторов и то, как они менялись со временем. В начале учёбы среди важных признаков оказались проблемы в семье и отношениях, негативные события и некоторые психологические симптомы. Позже сильнее влияли качество сна, общее состояние здоровья и тяжёлый опыт детства.

Нейросеть анализирует изменения во времени

Для анализа использовали рекуррентную нейросеть — такой ИИ умеет учитывать последовательность событий, а не смотреть на каждый опрос отдельно. Модель хорошо различала студентов с депрессивными симптомами и без них. По чувствительности нейросеть также обошла несколько классических методов анализа данных.

Это инструмент ранней оценки, а не диагноз

Но до «ИИ-психиатра» ещё далеко, отмечают сами авторы. Речь идёт именно об инструменте ранней оценки риска, а не о замене врача или автоматической постановке диагноза.