Phân tích giọng nói có thể dự đoán nguy cơ rối loạn tâm thần
Các nhà nghiên cứu cho biết một chương trình phân tích lời nói tự động có thể xác định nguy cơ mắc chứng loạn thần ở một người trẻ tuổi.
Trong một nghiên cứu mới, các nhà khoa học tại Trung tâm Y tế Đại học Columbia, Viện Tâm thần Bang New York và Trung tâm Nghiên cứu IBM TJ Watson đã phát hiện ra rằng một chương trình phân tích trên máy tính đã phân biệt chính xác giữa những người trẻ có nguy cơ mắc chứng loạn thần trong khoảng thời gian hai năm rưỡi. và những người không.
Các nhà nghiên cứu cho biết nghiên cứu chứng minh nguyên tắc đã phát hiện ra rằng phân tích trên máy tính cung cấp phân loại chính xác hơn so với xếp hạng lâm sàng. Nghiên cứu xuất hiện trong NPJ-Bệnh tâm thần phân liệt.
Các chuyên gia giải thích rằng khoảng một phần trăm dân số trong độ tuổi từ 14 đến 27 được coi là có nguy cơ cao về mặt lâm sàng (CHR) đối với chứng rối loạn tâm thần. Các cá nhân CHR có các triệu chứng như suy nghĩ bất thường hoặc theo chiều hướng tiếp xúc, thay đổi nhận thức và nghi ngờ.
Khoảng 20 phần trăm sẽ tiếp tục trải qua một giai đoạn rối loạn tâm thần toàn diện. Xác định ai thuộc nhóm 20% đó trước khi chứng loạn thần xảy ra là một mục tiêu khó nắm bắt. Nhận biết sớm có thể dẫn đến can thiệp và hỗ trợ có thể trì hoãn, giảm nhẹ hoặc thậm chí ngăn chặn sự khởi phát của bệnh tâm thần nghiêm trọng.
Điều thú vị là, lời nói cung cấp một cửa sổ duy nhất vào tâm trí, đưa ra những manh mối quan trọng về những gì mọi người đang nghĩ và cảm nhận. Những người tham gia nghiên cứu đã tham gia một cuộc phỏng vấn mở, có tường thuật, trong đó họ mô tả kinh nghiệm chủ quan của mình.
Những cuộc phỏng vấn này được phiên âm và sau đó được phân tích bằng máy tính để tìm ra các mẫu giọng nói, bao gồm ngữ nghĩa (ý nghĩa) và cú pháp (cấu trúc).
Các nhà nghiên cứu giải thích rằng phần mềm đã thiết lập sự mạch lạc về ngữ nghĩa của mỗi bệnh nhân (mức độ họ giữ chủ đề tốt như thế nào) và cấu trúc cú pháp, chẳng hạn như độ dài cụm từ và việc sử dụng các từ xác định liên kết các cụm từ.
Một bác sĩ tâm thần lâm sàng có thể nhận ra những dấu hiệu này của những suy nghĩ vô tổ chức trong một cuộc phỏng vấn truyền thống, nhưng một chiếc máy có thể tăng cường những gì nghe được bằng cách đo lường chính xác các biến số.
Những người tham gia sau đó được theo dõi trong hai năm rưỡi.
Các nhà điều tra nhận thấy các đặc điểm chính của giọng nói là dự đoán về các vấn đề tâm thần trong tương lai. Cụ thể, đặc điểm giọng nói dự đoán sự khởi phát rối loạn tâm thần bao gồm những khoảng ngắt trong luồng ý nghĩa từ câu này sang câu tiếp theo và lời nói được đặc trưng bởi các cụm từ ngắn hơn và ít diễn đạt hơn.
Công cụ phân loại giọng nói được phát triển trong nghiên cứu này để sắp xếp một cách máy móc các đặc điểm liên quan đến triệu chứng cụ thể này đạt được độ chính xác 100%. Đó là, phân tích máy tính đã phân biệt chính xác giữa 5 người sau đó trải qua giai đoạn rối loạn tâm thần và 29 người không.
Các nhà điều tra tin rằng những kết quả này cho thấy rằng phương pháp này có thể xác định chứng rối loạn suy nghĩ ở dạng sớm nhất, tinh vi nhất, nhiều năm trước khi bắt đầu chứng rối loạn tâm thần. Rối loạn suy nghĩ là một thành phần chính của bệnh tâm thần phân liệt, nhưng việc định lượng nó đã tỏ ra khó khăn.
Đối với lĩnh vực nghiên cứu tâm thần phân liệt và tâm thần học rộng hơn, cách tiếp cận này mở ra khả năng rằng công nghệ mới có thể hỗ trợ tiên lượng và chẩn đoán các rối loạn tâm thần nặng, và theo dõi phản ứng điều trị.
Phân tích giọng nói tự động không tốn kém, di động, nhanh chóng và không xâm lấn. Nó có tiềm năng trở thành một công cụ mạnh mẽ có thể bổ sung cho các cuộc phỏng vấn và xếp hạng lâm sàng.
Tuy nhiên, các nhà điều tra nói rằng cần nghiên cứu thêm với nhóm thứ hai, lớn hơn các cá nhân có nguy cơ để xem liệu khả năng tự động dự đoán sự khởi phát rối loạn tâm thần này có mạnh mẽ và đáng tin cậy hay không.
Nghiên cứu này cũng có thể tạo điều kiện cho các can thiệp chẩn đoán bổ sung vì phân tích giọng nói tự động có thể được sử dụng kết hợp với hình ảnh thần kinh để hiểu rõ hơn về (các) rối loạn suy nghĩ sớm và các phương pháp điều trị mới.
Nguồn: Trung tâm Y tế Đại học Columbia / EurekAlert