Zgłoś błąd
X
Zanim wyślesz zgłoszenie, upewnij się że przyczyną problemów nie jest dodatek blokujący reklamy.
Błędy w spisie treści artykułu zgłaszaj jako "błąd w TREŚCI".
Typ zgłoszenia
Treść zgłoszenia
Twój email (opcjonalnie)
Nie wypełniaj tego pola
Załóż konto
EnglishDeutschукраїнськийFrançaisEspañol中国

NVIDIA pomaga wykryć depresję w trakcie normalnej rozmowy

Bogdan Stech | 21-02-2019 11:00 |

NVIDIA pomaga wykryć depresję w trakcie normalnej rozmowyBez rozmowy (nie licząc skrajnych przypadków) u lekarza się nie obędzie. Z rozmowy specjalista potrafi wywnioskować co dolega pacjentowi. Nie inaczej jest u psychiatry czy psychologa na słynnej kozetce. To rozmowa pozwala ustalić na co cierpi osoba szukająca pomocy. Zespół naukowców z Massachusetts Institute of Technology wykorzystał to. Za pomocą technologii głębokiego uczenia, chce by komputer poprzez analizę mowy pacjenta wykrywał oznaki depresji. I to w trakcie zwykłej rozmowy. Badania mogą pomóc doprowadzić do wynalezienie skutecznej i niedrogiej metody diagnozy poważnych problemów ze zdrowiem psychicznym. Psychiatrzy drżyjcie. Na wasze miejsca już czyha NVIDIA TITAN X.

Ostatecznie szkolenie zaowocowało modelem identyfikującym depresję w trakcie normalnej konwersacji z ponad 70 procentową dokładnością podczas wnioskowania. Na równi z diagnozą wydawaną przez ekspertów

NVIDIA pomaga wykryć depresję w trakcie normalnej rozmowy [2]

Depresja to choroba cywilizacyjna, która dotyka coraz większą część społeczeństw. Szacuje się, że jeden na 15 dorosłych w USA przezywa poważną depresję. W Polsce cierpi na nią około 1,5 mln ludzi. Ten stan może prowadzić do poważnych zakłóceń w życiu człowieka, ale nasze zrozumienie tej choroby wciąż jest ograniczone. Kluczowym aspektem rozpoczynania nauki głębokiego uczenia się jest uzyskanie dobrych zestawów danych. Techniki stosowane w celu identyfikacji depresji przez lekarzy przypominają te, które stosuje się w uczeniu maszynowym. Eksperci w zakresie zdrowia psychicznego, zadają bezpośrednie pytania i wyciągają wykształcone wnioski. Naukowcy wiedzieli, że depresję można faktycznie wykryć w wzorcach mowy i słownictwie podczas wizyty u specjalisty i wywiadu. Chcieli jednak posunąć się o krok dalej, usuwając oczywiste pytania w stylu czy jesteś przygnębiony, a zamiast tego wyszkolić model do wykrywania depresji podczas normalnej, codziennej rozmowy.

NVIDIA odpowiada na krytykę DLSS i obiecuje poprawę

NVIDIA pomaga wykryć depresję w trakcie normalnej rozmowy [1]

Zespół połączył moc obliczeniową klastra maszyn wyposażonych w ponad 40 procesorów graficznych NVIDIA TITAN X z bibliotekami głębokiego uczenia TensorFlow, Keras i cuDNN i przygotował się do szkolenia modelu. Badacze nakarmili go fragmentami autentycznych wywiadów z otrzymanych zestawów danych, pomijając oczywiste pytania i odniesienia do depresji. Następnie wskazali, które osoby cierpią na depresję, a które nie. Po wystarczającej liczbie cykli naukowcy zasilili model kolejną porcją konwersacji, ale komputer już sam wskazywał, które osoby są chore. Zespół wytrenował w ten sposób dziesiątki modeli. Ostatecznie szkolenie zaowocowało modelem identyfikującym depresję w trakcie normalnej konwersacji z ponad 70 procentową dokładnością podczas wnioskowania. Na równi z diagnozą wydawaną przez ekspertów zdrowia psychicznego (!). Do każdego, finałowego eksperymentu wykorzystywano na pojedynczego TITAN X. "Ta praca jest bardzo zachęcająca" - powiedziała Tuka Alhana, która kieruje zespołem. "Będziemy ją kontynuować". Jej zdaniem w przyszłości komputer będzie mógł wykryć choroby w bardzo nieinwazyjny sposób - nie tylko poprzez rozmowę, ale także obserwację napięcia mięśni, ruchu szczęki czy sposobu pisania.

Źródło: NVIDIA
Bądź na bieżąco - obserwuj PurePC.pl na Google News
Zgłoś błąd
Liczba komentarzy: 25

Komentarze:

x Wydawca serwisu PurePC.pl informuje, że na swoich stronach www stosuje pliki cookies (tzw. ciasteczka). Kliknij zgadzam się, aby ta informacja nie pojawiała się więcej. Kliknij polityka cookies, aby dowiedzieć się więcej, w tym jak zarządzać plikami cookies za pośrednictwem swojej przeglądarki.