Yapay Zeka Konuşmalarınızdan Depresyon Tespiti Yapacak! - Moblobi.com


Yapay Zeka Konuşmalarınızdan Depresyon Tespiti Yapacak!

Yapay Zeka Konuşmalarınızdan Depresyon Tespit Edecek!

Günümüzün hızlı yaşamının belki de en önemli sorunlarından biri de depresyon… Gelişen teknoloji ile birlikte artık bu tür sorunlara da yeni çözüm önerileri getiriliyor. Örneğin Facebook’da paylaşımlardan ve fotoğraflardan hareketle geliştirdiği bir yapay zeka sayesinde depresyon riski olabilecek kişileri tespit edebiliyor. Hatta bunu bir adım daha ileri götürerek intihara meyilli olan kişileri de saptayarak Amerika’da güvenlik güçleriyle de işbirliği yapıyor.

Özellikle de gelişen yapay zeka teknolojileri başta sağlık olmak üzere pek çok konuda çığır açan yenilikleri hayatımıza sokuyor. MIT yani Massachusetts Institute of Technology araştırmacıları tarafından geliştirilen bir yapay zeka, depresyon sorununu farklı bir yöntemle çözmeye hazırlanıyor. Nasıl mı? İşte detaylar…

Doğal davranışlarınız ve ses tonunuzdan depresyonu tespit ediyor…

Depresyon teşhisi için genellikle hastalara belirli kalıplarda sorular sorulur ve verdiği cevaplara göre teşhis konmaya çalışılır. Bu sorular çoğunlukla sözkonusu kişinin duygu durumlarını, yaşam tarzını, geçmişini ortaya koyar. Ancak her depresif birey bu sorulara cevap vermek istemeyebilir. Ya da gerçek dışı cevaplar verebilir. Bu durumda da teşhis konmasında sorun yaşanabilir. Bu durumdan hareketle MIT araştırmacıları, daha az öznel olan gündelik sorularla depresyon teşhisini sağlayan bir yapay zeka geliştirdi ve bu noktada depresyon teşhisini daha kolay hale getiriyor. Bu yapay zekanın geliştirilmesindeki temel amaç, depresyonu tespit edip çözümler bulmak. İşte detaylar…

MIT tarafından geliştirilen bu yapay zeka spesifik sorulara cevap bulmak yerine bireyin gündelik sorulara verdiği cevaplarala ve ses tonuyla ilgileniyor. Bu verileri yorumlayarak ve yapay zekasında bulunan diğer verilerle karşılaştırarak bir sonuca ulaşıyor.

Sistem, depresyona işaret eden konuşma kalıplarını keşfetmek için, bazı metin ve ses verilerini kullanıyor. Bu depoladığı veriler arasında depresyonda olan ve olmayan kişilere ait çeşitli bilgiler mevcut. Bu bilgilerden ve sözkonusu kişiden gelen veriler birleşerek; depresyonu tespit etmeye çalışan bir sinir ağı modeli kullanıyor.

Sözkonusu yapay zeka, bir hastanın yazılı ya da sözlü vereceği yanıtları kullanarak depresyonda olup olmadığını algılayabiliyor. Bu sistemle, yapay zeka, kişilerle konuşarak yani soru cevap şeklinde aldığı verilerden elde ettiği bilgiler doğrultusunda depresif ruh halini tespit edebiliyor. Hastalara depresyon ile ilgili sorular sormak yerine, normal olarak onlarla konuşarak bu tanıyı koyuyor. Bu da hastaların birçoğunun bu rahatsızlığı saklama psikolojileriyle verebilecekleri yalan ya da yanlış ifadelerle koyulabilecek hatalı bir teşhisin önüne geçmeyi sağlıyor. Kişiyi doğal davranışlarının altında yatan sebeplerle analiz ederek gerçekten depresyonda olup olmadığına karar verebiliyorlar.

Sistemde belli bir içerik olmadığı için; belirli sorulara belirli cevaplar gerektirmiyor. Yapay zeka, kaynak veriler olarak günlük etkileşimleri kullanılıyor. Araştırmacılar ise bunun için bir nöral ağ modeli kullanıyorlar. Hastaların mutlu, üzgün, sinirli veya depresyonda olduğunu anlamak için hasta gibi değil de normal yollarla konuşuyorlar. Bu yöntemle yapılan tanılarda özellikle ses tonu tanıyı koyma aşamasında çok önemli. Kişinin bazı cümleleri tonlama şekli, konuşma tarzı gibi veriler analiz ediliyor. Hem söylediği kelime grupları hem de ses tonunun depresif kişilerde görülme olasılığı hesaplanıyor.

Peki bu yapay zekanın başarı oranı ne? Gelecekte nasıl cep telefonlarımızdan bize teşhis koyabilecek? Haberin devamında…

DEVAMI İÇİN 2’YE TIKLAYIN

Meryem Ay

Bilgisayar mühendisliği öğrencisi. Hızla değişen,dijitalleşen dünyaya ayak uydurmak isteyenler için Moblobi.com'daki köşesinde sizler için yazıları olacak. Sosyal medya hesaplarından da ulaşabilirsiniz. Twitter : meryemaay

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir