Yapay zeka algoritması, özellikle sekiz yaşın altındaki çocuklarda tespit edilmesi zor olan depresyon halini, klinik raporlara ve ebeveyn anketlerine paralel doğruluk ile analiz edebildi.

Günümüzde değişen şartlar sebebiyle, beş çocuktan birinin kaygı ve depresyondan şikayet ettiği tahmin ediliyor. Ancak bu çocuklar arasında, sekiz yaşın altındaki olanların çoğu, hissettikleri duyguları açık bir şekilde ifade etmekte zorlanıyor. Bu sebeple ebeveynler açısından, çocukların ruh hallerini kavramak pek kolay olmayabiliyor.

Vermont Üniversitesi Tıp Merkezi’nin Vermont Çocuk, Gençlik ve Aileler Merkezi’nde klinik psikolog olan ve bu araştırmanın baş yazarı da olan Ellen McGinnis, sekiz yaşın altındaki çocukların çoğunun kaygı ve depresyon halinin teşhis edilemediğini belirtip bu konuda hızlı ve objektif testlere ihtiyaç olduğunu vurguluyor.

Araştırmacılar, konuyla ilgili stres ve endişe duygularına neden olması amaçlanan Trier-Social Stress Test isimli çalışmayla çocukların ruh halini uyarlamaya çalıştı. Üç ile sekiz yaş arasındaki 71 çocuktan üç dakikalık bir hikayeyi doğaçlamaları istendi ve ne kadar ilginç olduğuna göre yargılanacaklarını söylendi. Hakim olarak görev yapan araştırmacı, konuşma boyunca sert kaldı. Çocuklara sadece tarafsız ya da olumsuz geri bildirimde bulundu.

Araştırmacılar daha sonra her çocuğun hikayesinin ses kayıtlarını analiz etmek için bir makine öğrenme algoritması kullandılar. AI’nın sonuçları, bir klinik görüşmesinden ve ebeveyn anketinden elde edilen sonuçları eşleştirdi.

Vermont Üniversitesi Biyomedikal Mühendisi Ryan McGinnis, algoritmanın içselleştirme bozukluğu tanısı konan çocukları, klinik raporları ve  ebeveyn anketlerine paralel olarak, %80 doğrulukla teşhis edebildiğini söyledi.

McGinnis, bundan sonrası için teşhisi daha hızlı ve daha güvenilir hale getirmek adına, yapay zeka ve makine öğrenimi kullanmanın yollarını arıyor. Çünkü, erken tanı ile çocukların beyinleri gelişmeye devam ederken tedaviye iyi yanıt verebileceğini düşünüyor.

Ancak tedavi edilmeden bırakılırlarsa, yaşamlarının ileri dönemlerinde madde bağımlılığı ve intihar riski altında olabileceklerini söylüyor.

Ellen McGinnis’e göre, Biyomedikal ve Sağlık Bilişimi Dergisi’nde yayınlanan bu çalışmadan sonraki adımlarda, yeni algoritmaların; klinik kullanımda rol alması, evrensel bir tarama aracı haline getirilmesi, hatta akıllı telefon uygulaması haline getirilip ebeveynleri erkenden uyaran bir sistemin oluşturulması var.