Интересное сегодня
Как объединить данные когнитивных тестов: подход ENIGMA к га...
Проблема несовместимости когнитивных тестовСовременные нейронауки сталкиваются с парадоксом: несмотр...
Искусственный интеллект в управлении роботизированной рукой:...
Достижения в области интерфейсов мозг-компьютер Исследователи Университета Калифорнии в Сан-Франциск...
Музыка и осознанность: Как музыкальная медитация помогает в ...
Потенциал музыкальной медитации для терапии Согласно новому исследованию, проведенному учеными из Йе...
Влияние рождения недоношенного брата или сестры на поведение...
Исследование поведения детей с недоношенными братьями и сестрами Новое исследование, опублико...
Факторы, влияющие на прогрессирование утомляемости у пациент...
Введение Утомляемость является одним из наиболее распространенных и инвалидизирующих симптомов среди...
Астроциты: Ключевые регуляторы стрессовых реакций в мозге
Астроциты, ранее известные как клетки, поддерживающие нервные клетки, были идентифицированы как ключ...
Диагностика посттравматического стрессового расстройства (ПТСР) у детей часто сталкивается с трудностями из-за ограниченных коммуникативных навыков и эмоциональной осознанности. Однако новое исследование, проведенное в Университете Южной Флориды, использует искусственный интеллект (ИИ) для преодоления этих барьеров. Ученые разработали инструмент, который анализирует лицевые движения детей во время интервью, что позволяет выявлять паттерны, связанные с ПТСР, сохраняя при этом приватность.
Методология исследования
Исследование, опубликованное в Pattern Recognition Letters, стало первым, которое включает контекстуальную классификацию ПТСР, полностью сохраняя приватность участников. Традиционные методы диагностики ПТСР у детей основаны на субъективных клинических интервью и анкетах, которые могут быть ограничены когнитивным развитием, языковыми навыками, избегающим поведением или эмоциональной супрессией.
Наблюдения и идеи
Профессор Алисон Саллум из Школы социальной работы Университета Южной Флориды отметила, что наблюдения за интенсивными лицевыми выражениями детей во время интервью послужили толчком для исследования. «Даже когда они не говорили много, можно было видеть, что они переживают, по их лицам. Тогда я поговорила с Шоном Канаваном о том, может ли ИИ помочь выявить это структурированным образом», — сказала Саллум.
Технологические решения
Шон Канаван, доцент в Колледже искусственного интеллекта, кибербезопасности и вычислительной техники Беллини, адаптировал существующие инструменты для создания новой системы, которая приоритизирует приватность пациентов. Технология удаляет идентифицирующие детали и анализирует только обезличенные данные, такие как поза головы, взгляд и лицевые ориентиры, включая глаза и рот.
Результаты и перспективы
Исследователи создали набор данных из 18 сессий с детьми, которые делились своими эмоциональными переживаниями. С более чем 100 минутами видео на каждого ребенка и около 185,000 кадров на видео, модели ИИ извлекли ряд тонких движений лицевых мышц, связанных с эмоциональным выражением. Результаты показали, что у детей с ПТСР выявляются уникальные паттерны лицевых движений. Также было установлено, что лицевые выражения во время интервью с терапевтами были более информативными, чем разговоры с родителями.
Команда надеется расширить исследование, чтобы изучить возможные предвзятости, связанные с полом, культурой и возрастом, особенно у дошкольников, где вербальная коммуникация ограничена и диагностика полагается в основном на наблюдения родителей.
Если исследование будет подтверждено в более крупных испытаниях, подход Университета Южной Флориды может переопределить, как диагностируется и отслеживается ПТСР у детей, используя повседневные инструменты, такие как видео и ИИ, для продвижения медицинской помощи в области психического здоровья.