В России разработали цифровой сервис оценки депрессии на основе анализа голоса

Ученые Новосибирского государственного университета разработали автоматизированный подход к оценке депрессии, основываясь на акустических характеристиках человеческой речи. Создан прототип цифрового сервиса, обеспечивающий полный цикл работы с данными, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

По оценкам ВОЗ на 2025 год, во всем мире от депрессии страдает порядка 332 млн человек. Депрессия может быть самостоятельным расстройством или сопровождать другие заболевания. Ее симптомы часто маскируются под соматические жалобы (боли, проблемы с сердцем, пищеварением, общее недомогание без явной причины), а врачи общей практики зачастую не могут провести углубленную диагностику из за нехватки времени и квалификации.

«Помочь снизить нагрузку на врачей и обеспечить точную, качественную и своевременную диагностику может анализ объективных показателей депрессии. В качестве одного из таких показателей может служить анализ голоса. Важно отметить, что технология не является заменой специалисту — психологу или психиатру, однако может быть эффективно использована врачами общего профиля для выявления депрессии при соматических заболеваниях, а также маскированной депрессии, часто проявляющейся в форме физических жалоб, болей и недомогания, которые невозможно объяснить соматическим заболеванием», — приводит пресс-служба слова Марины Злобиной, старшего преподавателя вуза.

По словам исследовательницы, диагностика депрессии по акустическим характеристикам голоса имеет преимущество перед традиционными методами (самоотчет, интервью): она исключает «фактор социальной желательности», поскольку является объективным показателем, который человек не может произвольно контролировать. Как отмечают авторы проекта, речь выступает естественным биомаркером психического состояния. Даже короткий ее отрывок содержит ценную информацию об энергетике голоса, которая подвержена изменениям при депрессивных и тревожных состояниях. На основе более 90 интервью исследователи обучили нейросетевую модель, которая классифицирует речь по четырем уровням выраженности депрессии — от отсутствия симптомов до тяжелой формы. Для оценки степени выраженности симптомов депрессии использовали соответствующий опросник.

«Обученная модель демонстрирует высокую точность, которая сопоставима с результатами ведущих зарубежных исследований. Интерфейс обеспечивает полный цикл работы с данными — от загрузки или записи аудио до визуализации результатов и экспорта записей. Прототип позволяет как загружать уже сделанные записи, так и проводить оценку на лету», — цитирует пресс-служба одного из авторов исследования Александра Федорова.

Работа над проектом велась при поддержке программы «Приоритет 2030». «В будущем разработанная технология может также использоваться для диагностики других психических расстройств (при наличии дополнительных данных, на основе которых можно будет дообучить модель). Кроме того, возможно подключение дополнительных модальностей, например анализ мимики по видеозаписи», — подытожила Злобина.