> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://preadmin26.kod.ru/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Учёные научили нейросеть диагностировать депрессию по речи человека
- URL: https://preadmin26.kod.ru/nejroset-raspoznaet-depressiyu/
- Published: 2018-09-02T13:38:06.000Z
- Updated: 2018-09-02T13:38:06.000Z
- Author: Влад Войтенко
- Tags: News, Технологии, #Import 2026-10-15 05:40

Учёные из Массачусетского технологического института [добились](http://groups.csail.mit.edu/sls/publications/2018/Alhanai%5FInterspeech-2018.pdf?ref=preadmin26.kod.ru) положительного результата в обучении нейросети. Машинное зрение теперь по речи человека умеет определять признаки депрессии. Для этого нейросеть выслушала разговоры 142 участников эксперимента.

![](https://preadmin26.kod.ru/content/images/2018/09/----------------.jpg)

Отмечается, что ранее живыми врачами депрессия была диагностирована у 20% добровольцев. Нейросеть с долгой краткосрочной памятью прослушивала различные аудиозаписи с разговорами всех участников эксперимента: для качественного обучения учитывались паузы, высота голоса и скорость произношения слов. Также машинное зрение разбирало расшифровки разговоров: в этом случае, при рассмотрении векторных моделей речи того или иного человека, акцент делался на самых частотных словах и словосочетаниях.

Выбранная архитектура нейросети является важной основой для безотказной работы. Принцип долгой краткосрочной памяти позволяет решить те или иные задачи в момент, когда в наличии достаточное количество необходимых параметров. Нейросеть должна была пройти экзамен, для того чтобы убедиться, что полученные знания она сможет слаженно использовать на практике. Для этого учёные взяли 47 интервью людей с самыми разными диагнозами. Нейросеть должна выдавала заключения по диагнозу исходя из полученных в ходе обучения параметров:

*от 0 до 4 баллов — депрессивные симптомы отсутствуют;* 
*от 5 до 9 баллов — возможны мягкие признаки депрессии;* 
*от 10 до 14 баллов — обнаружена умеренная форма депрессии;* 
*от 15 до 19 баллов — признаки депрессии умеренно тяжёлые;* 
*от 20 до 27 баллов — присутствует тяжёлая форма депрессии.*

Итог эксперимента оказался весьма удачным — нейросеть может диагностировать депрессию с точностью 77 %. При этом доля правильно распознанных объектов из числа всех положительных составила 83%. Более того, специалисты отмечают, что алгоритм у машинного зрения контекстно-свободный, что означает наличие возможности определять диагноз разными способами: или в формате общения пациента с врачом, или же формате иного разговора, будь это даже обычный монолог на какую-либо свободную тему. Например, нейросети достаточно было получить около семи реплик, для того, что поставить диагноз на основе текста, но необходимо было собрать около тридцати реплик, чтобы провести заключение в ходе диагностики аудиозаписей.

Для того, чтобы выявить депрессию, люди обычно обращаются к опытным специалистам. Те выявляют признаки болезни с помощью [шкалы Бека](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D0%BA%D0%B0%D0%BB%D0%B0%5F%D0%B4%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8%5F%D0%91%D0%B5%D0%BA%D0%B0?ref=preadmin26.kod.ru). Зачастую психиатры проводят с пациентами беседы, в ходе которых врач интересуется семейной историей расстройств и зависимостей, а также самочувствием, настроением и так далее. Те люди, которые ещё не особо желают посетить врача, но хотят убедиться в том, что всё же это стоит сделать, — обычно используют [шкалу Занга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D0%BA%D0%B0%D0%BB%D0%B0%5F%D0%97%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%B0%5F%D0%B4%D0%BB%D1%8F%5F%D1%81%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B8%5F%D0%B4%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8?ref=preadmin26.kod.ru), которая отлично подходит для самостоятельного предварительного обнаружения депрессии. 

*Подписывайтесь на «Код Дурова» в* [*Telegram*](http://t.me/d%5Fcode?ref=preadmin26.kod.ru) *и во* [*«ВКонтакте»*](http://www.vk.com/kod?ref=preadmin26.kod.ru)*, чтобы всегда быть в курсе интересных новостей!*