波兰科学家开发了一种创新系统，能够在10秒内通过分析眼动来检测抑郁和焦虑。借助人工智能技术，该方法的准确率达到70%，研究人员相信还有进一步提升的空间。
这项波兰的人工智能技术可能通过眼动分析彻底改变精神障碍的诊断方式。来自三所波兰大学的研究人员创建了一个基于人工智能的系统，能够快速检测这些疾病。他们的研究详细发表在《国际营销、传播和新媒体杂志》上。
研究涉及101名参与者，包括患有抑郁症的人、社交焦虑症患者以及一个健康对照组。参与者被要求观看表达各种情绪的脸部图像，持续时间为10秒，而特殊的眼动追踪器传感器记录了他们的眼动情况。收集的数据用于创建注视路径，然后使用神经网络进行分析。
“眼动模式可以提供关于我们心理状态的客观数据。我们注意到，抑郁个体倾向于关注负面刺激，”科兹明斯基大学的研究合著者兼人工智能专家卡罗尔·查斯塔博士在接受PAP采访时说。
他补充道：“社交焦虑症患者表现出扫描面部活动增加的现象，这是由于一种称为过度扫描的心理现象。”他还指出，这表现为长时间的面部扫描路径，表明这些人对社交刺激的敏感性。
心理学家和人工智能专家，包括SWPS大学的克日什托夫·克雷茨博士和伊莎贝拉·克雷茨博士以及华沙经济高等学校的卡塔日娜·维谢茨卡博士参与了该项目。该方法在抑郁症和社交焦虑症病例中的准确率为60%到70%，与传统方法相当。
这种新方法比传统方法更快、对患者的负担更小，更容易监测心理健康状况的变化。该系统可以集成到日常设备中，如笔记本电脑、智能手机或VR眼镜。查斯塔博士将其比作监测睡眠节奏的智能手表；在这种情况下，它分析的是视觉。
研究人员还在探索人工智能在语音分析中的应用，以诊断抑郁症和神经系统疾病。查斯塔博士指出，声音变化可能是抑郁症、痴呆症或阿尔茨海默病的早期预警信号，从而允许更快地响应并咨询医生。
“在许多疾病中，我们的声音会略有变化。就像一台过载的计算机在切换任务时运行得稍微慢一些。在人类身上，发声器官功能的变化往往难以察觉，但基于人工神经网络的系统可以从短语音片段中立即识别出来，”查斯塔博士解释道。
系统的创建者强调，抑郁症和社交焦虑症是最常见的精神障碍之一，受影响的人数仍在不断增加。根据世界卫生组织的预测，到2030年，抑郁症将成为全球最常被诊断的疾病。在波兰，目前约有400万人患有抑郁症，尽管许多病例未被发现。快速分析眼动可以提供关于心理状态的宝贵见解，并作为咨询医生的重要信号。
为了广泛实施新方法，还需要进一步的研究。查斯塔博士解释说，需要额外的数据，而这些数据目前并未系统地收集，同时社会对人工智能的信任度仍然较低。没有这些数据，很难超越实验室条件并在实际操作环境中展示原型。还需要系统性的改变，以实现更大规模的心理健康监测。
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