Depresyona girdiğinizde bu durum gözlerden anlaşılıyor

Stevens Teknoloji Enstitüsü araştırmacısı, göz bebeklerimizdeki uyarıları, bilinçsiz yüz ifadelerini ve baş hareketlerini tespit etmek için iki yeni yapay zeka destekli akıllı telefon uygulaması geliştirdi.

Hoboken, NJ

Gözlerin anlık görüntüleri, ruh halini ortaya koyuyor

Yaklaşık 300 milyon insanın veya küresel nüfusun yaklaşık %4'ünün bir tür depresyondan muzdarip olduğu tahmin ediliyor. Ancak bunu tespit etmek zor olabilir, özellikle de etkilenenler olumsuz duygularını arkadaşlarına, ailelerine veya klinisyenlere bildirmediğinde (veya bildirmek istemediğinde).

Şimdi Stevens Teknoloji Enstitüsü profesörü Sang Won Bae, bizi ve başkalarını depresyona girebileceğimiz konusunda müdahalesiz bir şekilde uyarabilecek birkaç yapay zeka destekli akıllı telefon uygulaması ve sistemi üzerinde çalışıyor.

"Depresyon büyük bir zorluk," diyor Bae. "Yardım etmek istiyoruz."

"Ve bugün dünyadaki insanların çoğu günlük olarak akıllı telefon kullandığından, bu halihazırda oluşturulmuş ve kullanıma hazır, kullanışlı bir tespit aracı olabilir."

Gözlerin anlık görüntüleri, ruh halini ortaya koyuyor

Bae'nin Stevens doktora öğrencisi Rahul Islam ile birlikte geliştirdiği PupilSense adlı sistem, akıllı telefon kullanıcısının göz bebeklerinin sürekli olarak anlık görüntüsünü alıp ölçüm yapmasıyla çalışıyor.

"Geçtiğimiz otuz yılda yapılan önceki araştırmalar, göz bebeği refleksleri ve tepkilerinin depresif dönemlerle nasıl ilişkilendirilebileceğini defalarca gösterdi" diye açıklıyor.

Sistem, kullanıcıların telefonlarını açtığı veya belirli sosyal medya ve diğer uygulamalara eriştiği 10 saniyelik "seri" fotoğraf akışlarından göz bebeklerinin çaplarını, göz çevresindeki irislerle karşılaştırarak doğru bir şekilde hesaplıyor.

Sistemin dört haftalık bir süre boyunca 25 gönüllüyle yapılan erken bir testinde, gönüllülerin akıllı telefonlarına yerleştirilen sistem, göz bebeği görüntü verileri toplandıktan sonra telefonlarla yaklaşık 16.000 etkileşimi analiz etti. Bir yapay zekaya "normal" tepkiler ile anormal tepkiler arasında ayrım yapmayı öğrettikten sonra, Bae ve Islam fotoğraf verilerini işledi ve gönüllülerin kendi bildirdikleri ruh halleriyle karşılaştırdı.

PupilSense'in en iyi yinelemesi — yalnızca seçilmiş, yüksek kaliteli veri noktalarını kullanan TSF olarak bilinen — insanların gerçekten depresif hissettiği zamanları işaretlemede %76 oranında doğru olduğunu kanıtladı. Bu, depresyonu tespit etmek için şu anda geliştirilen ve test edilen en iyi akıllı telefon tabanlı sistem olan AWARE olarak bilinen bir platformdan daha iyidir.

Daha önce aşırı alkol tüketimini ve esrar kullanımını tahmin etmek için akıllı telefon tabanlı sistemler geliştiren Bae, "Konseptin kanıtlanmasıyla birlikte bu teknolojiyi geliştirmeye devam edeceğiz" diye ekliyor.

Sistem ilk olarak ilkbaharın sonlarında Japonya'da düzenlenen Uluslararası Etkinlik ve Davranış Bilişimi Konferansı'nda tanıtıldı ve sistem şu anda GitHub platformunda açık kaynaklı olarak sunuluyor.

Yüz ifadeleri de depresyonun habercisi

Bae ve Islam ayrıca, ruh halimize dair içgörü elde etmek için yüz ifadelerini güçlü bir şekilde ayrıştıran FacePsy adlı ikinci bir sistem geliştiriyorlar.

Bae, "Giderek artan sayıda psikolojik çalışma, depresyonun yüz kası hareketleri ve baş hareketleri gibi sözel olmayan sinyallerle karakterize olduğunu öne sürüyor" diyor.

FacePsy, telefonun arka planında çalışarak, telefon açıldığında veya yaygın olarak kullanılan uygulamalar açıldığında yüz görüntüleri alır. (Daha da önemlisi, yüz görüntülerini analizden hemen sonra silerek kullanıcıların gizliliğini korur.)

"Başladığımızda hangi yüz ifadelerinin veya göz hareketlerinin kendi bildirilen depresyonla uyuştuğunu tam olarak bilmiyorduk," diye açıklıyor Bae. "Bazıları bekleniyordu ve bazıları da şaşırtıcıydı."

Örneğin, pilot çalışmada gülümsemedeki artışın mutlulukla değil, depresif ruh hali ve duygulanımın potansiyel belirtileriyle ilişkili olduğu ortaya çıktı.

"Bu bir başa çıkma mekanizması olabilir, örneğin insanlar gerçekten kötü hissettiklerinde kendileri ve başkaları için 'cesur bir yüz' takınırlar," diyor Bae. "Ya da çalışmanın bir eseri olabilir. Daha fazla araştırmaya ihtiyaç var."

Erken verilerde ortaya çıkan depresyonun diğer belirgin sinyalleri arasında sabah saatlerinde daha az yüz hareketi ve belirli çok özel göz ve baş hareket kalıpları yer alıyordu. (Örneğin, sabah saatlerinde esneme veya başın bir yandan diğer yana hareketleri, artan depresif semptomlarla güçlü bir şekilde bağlantılı görünüyordu.)

İlginç bir şekilde, gözlerin sabah ve akşam saatlerinde daha açık olduğunun daha fazla tespit edilmesi, potansiyel depresyonla da ilişkilendirildi. Bu da, dışa vurulan uyanıklık veya mutluluk ifadelerinin bazen altta yatan depresif duyguları maskeleyebileceğini gösteriyor.

"AI'yi depresyonu tespit etmek için kullanan diğer sistemler bir cihazın veya hatta birden fazla cihazın takılmasını gerektirir," diye sonuca varıyor Bae. "Bu FacePsy pilot çalışmasının kompakt, ucuz, kullanımı kolay bir teşhis aracına doğru harika bir ilk adım olduğunu düşünüyoruz."

FacePsy pilot çalışmasının bulguları, Ekim ayı başında Avustralya'da düzenlenecek ACM Uluslararası Mobil İnsan-Bilgisayar Etkileşimi Konferansı'nda (MobileHCI) sunulacak.

Stevens Teknoloji Enstitüsü Hakkında

Stevens Teknoloji Enstitüsü, New Jersey, Hoboken'da bulunan birinci sınıf, özel bir araştırma üniversitesidir. 1870'teki kuruluşumuzdan bu yana, teknolojik yenilik Stevens'ın eğitiminin ve araştırmasının ayırt edici özelliği olmuştur. Üniversitenin üç okulu ve bir kolejinde, 8.000 lisans ve lisansüstü öğrenci, disiplinler arası, öğrenci merkezli, girişimci bir ortamda öğretim üyeleriyle yakın bir şekilde işbirliği yapmaktadır. İşletme, bilgi işlem, mühendislik, sanat ve diğer disiplinleri kapsayan akademik ve araştırma programları, bilimin sınırlarını aktif olarak ilerletmekte ve en acil küresel zorluklarımızla yüzleşmek için teknolojiden yararlanmaktadır. Üniversite, kariyer hizmetleri, mezunların mezuniyet sonrası maaşları ve öğrenim ücreti yatırımının getirisi konusunda ülkenin liderleri arasında sürekli olarak yer almaya devam etmektedir.

Devamını okumak için lütfen profildeki linkimize tıklayınız