Roboti, kteří si z automatizované budoucnosti kráčejí pro naši práci, jsou noční můrou především nízkokvalifikovaných pracovníků, kteří ve svém zaměstnání vykonávají rutinní, a tedy snadno naprogramovatelné úkony. S tím, jak se strojové učení zdokonaluje, je zřejmé, že roboti budou zvládat stále složitější činnosti. A jednou z takových by brzy mohla být i práce psychologa; alespoň co se prvotního rozpoznání problému týče.
Deprese je jednou z nejrozšířenějších chorob v současném světě. Ročně ovlivní životy 300 milionů lidí a způsobí 800 tisíc sebevražd, uvádí server Psychology Today na základě dat Světové zdravotnické organizace (World Health Organization, WHO). Pro její diagnostiku lékaři obvykle využívají rozhovorů s pacienty, kdy na základě odpovědí na specifické otázky dotýkajících se například nálady, životního stylu, ale i prodělaných nemocí určí duševní stav dotyčného.
Ekonomie smutku. Deprese stojí ekonomiku stovky miliard
Výzkumníci z Massachusettského technologického institutu (Massachusetts Institute of Technology, MIT) však ke zjednodušení této mnohdy komplikované cesty vyvinuli algoritmus, jenž dokáže identifikovat známky deprese bez nepříjemných otázek. Potřebuje k tomu jen spontánní konverzaci, například tu, kterou každodenně vytváříme na sociálních médiích, případně zvukovou nahrávku běžného rozhovoru, popisuje server MIT News.
„První signály, z kterých poznáme, když je člověk šťastný, nadšený, smutný nebo má vážné problémy, jako je právě deprese, jdou skrze jejich řeč,“ říká Tuka Alhanai, jedna z autorek. Zatímco na přímé otázky psychologů může být pro pacienty složité reagovat, přičemž často mohou ať už cíleně či neúmyslně odpovídat ne zcela podle pravdy, model neuronové sítě Alhanai, na kterém spolupracovala s Jamesem Glassem, rozpoznává známky deprese v přirozené konverzaci, a to bez prvotních předpokladů o narušeném duševním stavu konverzujícího.
Algoritmus tedy může být spuštěn na „syrový“ text či zvuk, v rámci něhož se pak snaží detekovat podezřelé znaky – modely řeči, které svědčí o depresi. „Model vidí sekvence slov nebo styl mluvení a určí vzory, které jsou jsou častěji pozorovány u lidí trpících úzkostí či depresí,“ vysvětluje Alhanai. Klíčová inovace modelu spočívá v jeho schopnosti detekovat vzorce indikující depresi a následně porovnat s těmito vzorci vyjadřování jiných jedinců bez nutnosti dalších informací o nich. „Pak, když zaznamená stejné sekvence u nových subjektů, může předpovědět, že jsou také v depresi,“ dodala studentka doktorátu na MIT.
Finanční deprese aneb Civilizační choroba choroba 21. století – https://t.co/5I09iNDDcb https://t.co/K1XhrpIH4d prostřednictvím @roklen24 pic.twitter.com/Ei3GwWhC0X
— Roklen24.cz (@roklen24) 30. dubna 2019
V budoucnu by tento model mohl například sloužit jako základ mobilních aplikací, které monitorují text či hlas uživatele s ohledem na příznaky úzkosti či jiných duševních potíží, a na základě toho případně hlásí výstrahy. Autoři věří, že taková aplikace by mohla být užitečná mimo jiné pro ty, kterým činí obtíže dostavit se na kliniku kvůli prvotní diagnostice, ať už kvůli velké vzdálenosti nebo například vysokým nákladům.
Další skupinou jsou pak lidé, kteří nevědí, že s jejich psychikou může být něco špatně nebo že by s tím měli něco dělat. Tito lidé by si však takovou speciální aplikaci pochopitelně z vlastní iniciativy nestahovali. Algoritmus pro detekci příznaků deprese by tedy musel být zabudován přímo v aplikacích používaných pro komunikaci, tedy v sociálních sítích. Podobně Facebook už v roce 2017 začal pracovat na programu, který by měl u uživatelů na základě jejich příspěvků a další aktivity rozpoznat sebevražedné sklony.
