Medische AI-modellen kunnen uit WhatsApp-spraakberichten afleiden of de zender depressief is, blijkt uit Braziliaans onderzoek. Dat deden ze door naar de manier van spreken te luisteren, niet naar de inhoud.
Hanneke de Klerck is wetenschapsredacteur van de Volkskrant.
De beste modellen in een test van Braziliaanse wetenschappers haalden 91 procent van de depressieve vrouwen en 80 procent van de depressieve mannen uit een groep deelnemers met en zonder depressie.
Een dergelijk model zou op een laagdrempelige manier kunnen beoordelen of iemand hulp nodig heeft, zodat patiënten sneller kunnen worden behandeld. Als het model verder is ontwikkeld, zouden behandelaars ook kunnen meten hoe ernstig de depressie is of welk effect een behandeling heeft.
Er wordt veel onderzoek gedaan naar het gebruik van AI in de medische wetenschap, waarbij lang niet elke toepassing goed genoeg is. Maar dit is een mooi voorbeeld van hoe je ervaring kunt opdoen met deze nieuwe techniek, zegt hoogleraar psychiatrie Wim Veling van het Universitair Medisch Centrum Groningen na het lezen van de Braziliaanse studie. ‘Maar in het dagelijks leven is de vraag of de techniek netjes kan herkennen wie in een groep depressief is, net iets ingewikkelder.’
Veling werkt al langere tijd met AI-toepassingen in grote databases en bij virtualrealitybehandelingen. Zo is hij betrokken bij de ontwikkeling van sociale omgevingen waarin psychosepatiënten met een VR-bril en AI-gestuurde avatars kunnen oefenen in situaties die ze bedreigend vinden.
De onderzoekers, die hun resultaten woensdag publiceerden in het tijdschrift PLOS Mental Health, lieten de AI eerst naar tachtig proefpersonen luisteren. Degenen zonder klachten mochten zelf WhatsApp-berichtjes uitkiezen en opsturen. Van degenen met klachten werden spraakberichtjes aan hun dokters of het praktijksecretariaat gebruikt, omdat daar bekend was of ze op dat moment symptomen hadden.
Na die oefenronde deden tachtig andere proefpersonen mee aan een test, waarin de AI moest aanwijzen wie depressief was. Hun werd gevraagd twee berichtjes in te spreken, waarin ze vertelden hoe hun week was verlopen en tot tien moesten tellen. Psychiaters hadden van tevoren alle deelnemers beoordeeld en vastgesteld of ze aan de criteria voor een depressie voldeden.
De onderzoekers kozen voor WhatsApp-berichten, zodat de audio-opnamen zoveel mogelijk leken op wat in werkelijkheid zou worden gebruikt. Ook kozen ze deelnemers uit verschillende Braziliaanse steden. Zo kon er enigszins worden gecorrigeerd voor dialect en tongval.
De AI luistert niet naar wát een spreker zegt, maar naar hóé hij dat doet: de intonatie bijvoorbeeld, of hoeveel pauze iemand tussen woorden laat vallen. ‘Dat kan gaan om milliseconden, dat hoor je niet’, zegt Veling. ‘De laatste jaren wordt veel onderzoek gedaan naar spraakkenmerken. Er zijn er honderden te onderscheiden en te meten. Dit onderzoek is een voorbeeld van hoe zulke kenmerken kunnen worden gebruikt.’
Mensen met een depressie spreken vaak vlakker. Ervaren psychiaters kunnen dat aan de telefoon ook wel herkennen, aldus Veling, ‘maar die letten misschien op iets anders dan dit AI-model.’
Het kost nu nog veel rekenkracht om dergelijke spraakanalyses te doen, zegt hij, en ze kunnen nog niet real time worden gebruikt. ‘Dat zou je liefst wel willen, zodat het model vervolgvragen kan stellen en je het interactiever kunt maken.’
Dat er een verschil was tussen mannen en vrouwen, komt volgens de onderzoekers doordat er meer vrouwen in de groep zaten waar het algoritme op is gebaseerd. Ook wijzen ze erop dat spraak niet alleen een biologische, maar ook een culturele component heeft. Zo lijkt het erop dat mannen met een traditioneler wereldbeeld wat minder zinsmelodie gebruiken.
Alles over wetenschap vindt u hier.
Geselecteerd door de redactie
Source: Volkskrant