Un software AI rileva la depressione nelle persone
Un sistema di intelligenza artificiale è in grado di rilevare la depressione nelle persone analizzando i testi scritti e la voce nei discorsi.
La tecnologia AI è stata sviluppata da un gruppo di ricercatori del MIT guidato da Tuka Alhanai. L'abstract della ricerca e della verifica sperimentale si può vedere sul sito del MIT.
Come funziona l'algoritmo
Il software analizza il lessico, la sintassi e il tono della voce tramite una rete neurale, alla ricerca di pattern, segnali e schemi ricorrenti.
Ad esempio, la presenza di termini con accezione psicologica negativa come "triste", "purtroppo", "vuoto", ecc.
Alla fine elabora e fornisce in output un giudizio compreso tra 0 (nessuna depressione) e 27 (depressione grave).
Non è il primo software del genere. E' però particolarmente interessante il risultato ottenuto durante la fase di testing su un campione di 142 persone.
Il test ha diagnosticato il grado di depressione con un'affidabilità del 83%.
Quindi, risponde in modo sufficientemente corretto come strumento diagnostico.
Ma non è questo il punto. Quello che mi ha più colpito è che l'analisi semantica del testo è risultata particolarmente efficace nella diagnosi della depressione, molto più dell'analisi semiotica visiva e dei segnali vocali.
Questo studio conferma la mia convinzione che l'analisi automatica del testo e il text mining siano ancora una frontiera inesplorata con molteplici applicazioni pratiche nel machine learning.
In particolar modo unendo gli algoritmi IR classici con la web semantica e gli sviluppi più recenti dell'intelligenza artificiale.
19 / 09 / 2018
Esempio. Attualmente gli smartphone sono molto diffusi. Basti pensare che nel mondo esistono più SIM telefoniche che persone. In una linea telefonica viaggia il pensiero e spesso anche gli aspetti più segreti di una persona. Un'app sviluppata per monitorare il flusso dei messaggi testuali e vocali potrebbe intercettare molte informazioni utili. Non solo a tutela della salute della persona ma anche per la sicurezza pubblica.
