Phần mềm có thể phát hiện mức độ đồng cảm của nhà trị liệu

Sự đồng cảm là một trong những phẩm chất quan trọng nhất cần tìm kiếm ở một nhà trị liệu. Nhưng làm thế nào bạn có thể biết liệu bác sĩ trị liệu của bạn có đặc điểm này hay không? Công nghệ được phát triển bởi các nhà nghiên cứu từ Đại học Nam California (USC), Đại học Washington và Đại học Utah có thể cho bạn biết.

Bằng cách sử dụng những phát triển mới trong nhận dạng giọng nói tự động, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, các nhà nghiên cứu đã phát triển phần mềm để phát hiện giọng nói "đồng cảm cao" hoặc "đồng cảm thấp" bằng cách phân tích hơn 1.000 phiên trị liệu-bệnh nhân.

Đây là nghiên cứu đầu tiên được biết đến để ghi lại các buổi trị liệu và tự động xác định chất lượng của một buổi trị liệu dựa trên một đặc điểm duy nhất. Các phát hiện được công bố trên số tháng 12 của PLoS MỘT.

Hiện nay, có rất ít cách để đánh giá chất lượng của một buổi trị liệu. Trên thực tế, theo các nhà nghiên cứu, các phương pháp đánh giá liệu pháp đã không thay đổi trong suốt 70 năm. Các phương pháp yêu cầu người đánh giá của bên thứ ba tốn nhiều thời gian và ảnh hưởng đến quyền riêng tư của mỗi phiên.

Thay vào đó, hãy tưởng tượng một ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên như SIRI lắng nghe các cụm từ và chất giọng phù hợp. Các nhà nghiên cứu đã dạy thuật toán của họ để nhận ra sự đồng cảm bằng cách sử dụng dữ liệu từ các buổi đào tạo cho các nhà trị liệu, đặc biệt xem xét các tương tác trị liệu với những cá nhân đang đương đầu với chứng nghiện và nghiện rượu.

Sử dụng nhận dạng giọng nói tự động và các mô hình dựa trên máy học, thuật toán sau đó sẽ tự động xác định các cụm từ được chọn sẽ cho biết liệu một nhà trị liệu thể hiện sự đồng cảm cao hay thấp.

Các cụm từ khóa như: “nghe có vẻ như”, “bạn có nghĩ không” và “điều tôi đang nghe” thể hiện sự đồng cảm cao, trong khi các cụm từ như “câu hỏi tiếp theo”, “bạn cần phải làm” và “trong quá khứ , ”Được mô hình tính toán coi là ít đồng cảm.

Phòng thí nghiệm Giải thích và Phân tích Tín hiệu của nhóm nghiên cứu tại USC tiếp tục phát triển các mô hình tiên tiến hơn; cung cấp cho thuật toán khả năng phân tích chuyển hướng, giai điệu của giọng nói, tính âm nhạc của bài phát biểu của một người (âm điệu) cũng như cách nhịp của một người nói trong cuộc trò chuyện được lặp lại với người khác (ví dụ: khi một người nói nhanh và phản hồi bằng miệng của người nghe nhịp điệu với lời nói nhanh).

Trong tương lai gần, các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ sử dụng công cụ này để đào tạo các nhà trị liệu mới.

“Có thể đánh giá chất lượng của liệu pháp tâm lý là rất quan trọng để đảm bảo rằng bệnh nhân được điều trị có chất lượng,” David Atkins, Ph.D., giáo sư tâm thần học thuộc Đại học Washington, cho biết.

Về lâu dài, các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ phát triển phần mềm cung cấp phản hồi theo thời gian thực hoặc có thể đánh giá một buổi trị liệu ngay tại chỗ. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu muốn kết hợp các yếu tố bổ sung vào thuật toán đánh giá sự đồng cảm của họ, bao gồm các kênh âm thanh và tần suất mà nhà trị liệu hoặc bệnh nhân nói.

“Loại công nghệ mà đội ngũ kỹ sư và nhà tâm lý học của chúng tôi đang phát triển có thể cung cấp một cách để giúp các nhà cung cấp nhận được phản hồi ngay lập tức về những gì họ đang làm - và cuối cùng là cải thiện hiệu quả của việc chăm sóc sức khỏe tâm thần,” Zac Imel, Ph.D., một Giáo sư tâm lý giáo dục của Đại học Utah và là tác giả tương ứng của bài báo.

Nguồn: Đại học Nam California