Un grupo de investigadores del Instituto Politécnico de Worcester ha desarrollado una tecnología altamente efectiva que analiza las grabaciones de voz en busca de signos de depresión, un avance importante que podría alertar a los médicos y otros médicos sobre las personas que necesitan ayuda.
El novedosos sistema, denominado AudiBERT, aprovecha las palabras que usa un orador, así como el tono del orador. Según los investigadores, los médicos pueden detectar la depresión y otras enfermedades mentales según el contenido y el tono de las entrevistas con los pacientes.
AudiBERT se basa en el trabajo previo de los investigadores sobre la viabilidad de usar el aprendizaje automático para analizar muestras de voz y otros datos digitales de teléfonos inteligentes y redes sociales y en la detección de depresión basada en audio como una forma de abordar los problemas sociales de depresión. Los médicos capacitados pueden detectar intuitivamente ciertos indicadores de depresión durante las conversaciones, pero ahora se podría automatizar la detección en la voz humana a través de modelos de aprendizaje automático.
Para evaluar AudiBERT, los investigadores experimentaron con 15 conjuntos de datos de voz que consisten en entrevistas clínicas en las que un agente virtual les hizo a los pacientes. Los conjuntos de datos se etiquetaron con puntajes que indicaban el estado de depresión de cada participante según un cuestionario de detección de depresión clínica. Los investigadores descubrieron que AudiBERT mostró la capacidad de detectar con precisión la depresión en las grabaciones de voz.
