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L'intelligenza artificiale aiuta a rilevare la depressione nel linguaggio del bambino

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Grazie a un algoritmo di apprendimento automatico si possono rilevare i segni di ansia e depressione nei discorsi dei bambini.

depressione bambinoUna nuova ricerca, pubblicata nel Journal of Biomedical and Health Informatics, dell'University of Vermont ha sviluppato questo algoritmo che, in modo facile e veloce, può diagnosticare quelle condizioni difficili da indiduare e spesso trascurate nei giovani. Se non diagnosticate in tempo, possono portare a esiti negativi a lungo termine, tra cui l'abuso di sostanze e l'aumento del rischio di suicidio.


Circa un bambino su cinque soffre di ansia e depressione, noti come "disturbi internalizzanti" e poichè i bambini con età inferiore agli otto anni non riescono a esprimenere in maniera affidabile e quindi a esternalizzare la loro sofferenza emotiva, sta agli adulti il compito di riuscire a percepire il loro stato mentale e a riconoscere potenziali problemi di salute mentale.


"Abbiamo bisogno di test rapidi e obiettivi per risuscire a capire quando soffrono i bambini", dice Ellen McGinnis, psicologa clinica presso l'University of Vermont Medical Center's Vermont Center for Children, Youth and Families e autrice dello studio. "Questi disturbi, nella maggior parte dei bambini sotto gli otto anni, non vengono diagnosticati".
Poichè i loro cervelli sono ancora in via di sviluppo, i bambini rispondono bene al trattamento, quindi una diagnosi precoce è fondamentale per non rischiare situazioni come l'abuso di sostanze e suicidio più avanti nel corso della loro vita.


La diagnosi standard prevedeva un'intervista semi-strutturata di 60-90 minuti con un medico esperto affiancato dal loro medico di base. Ellen McGinnis, insieme all'ingegnere biomedico dell'University of Vermont e autore dello studio Ryan McGinnis, è alla ricerca di un metodo efficace per utilizzare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per rendere la diagnosi più rapida e affidabile.


I ricercatori hanno utilizzato una versione adattata di un compito di induzione dell'umore, il Trier-Social Stress Task, che ha lo scopo di provocare sensazioni di stress e ansia nel soggetto. Il campione era composto da 71 bambini, età compresa tra 3 e 7 anni, ai quali è stato chiesto di improvvisare una storia di 3 minuti e a cui era stato detto che sarebbero stati giudicati in base a quanto fosse stato interessante il loro racconto. Il ricercatore, che ha agito come un giudice, ha mantenuto un atteggiamento severo durante tutto il discorso con feedback solo neutri o negativi. Dopo 90 secondi dall'inizio e a 30 secondi dalla fine, con l'aiuto di un campanello, il giudice ricordava quanto tempo rimaneva.
"Il compito è progettato per essere stressante e per mettere i bambini nella mentalità che qualcuno li stia giudicando", dice Ellen McGinnis.

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I bambini sono stati anche diagnosticati utilizzando un colloquio clinico strutturato insieme a un questionario diretto ai genitori, entrambi modi ben stabiliti per identificare i disturbi internalizzanti nei bambini.
E' stato utilizzato un algoritmo di apprendimento automatico per analizzare le caratteristiche delle registrazioni audio delle storie dei bambini e metterle in relazione con la diagnosi del bambino. Hanno scoperto che l'algoritmo era molto efficace nella diagnosi dei bambini e che la parte centrale delle registrazioni, esattamente tra i due avvertimenti del campanello, ossia 90 secondi dopo l'inizio del racconto e a 30 secondi dalla fine, era la parte più predittiva di una diagnosi.


"L'algoritmo è stato in grado di identificare i bambini con una diagnosi di disturbo internalizzante con un'accuratezza dell'80%" afferma Ryan McGinnis. Oltretutto i risultati vengono dati in maniera molto rapida, infatti l'algoritmo impiega solo pochi secondi per elaborare i dati e fornire una diagnosi.
L'algoritmo ha identificato otto diverse caratteristiche audio nei discorsi dei bambini di cui tre in particolare si sono distinte per essere altamente indicative dei disturbi internalizzanti: tono basso della voce con inflessioni e contenuti ripetuti nel discorso e una risposta più acuta al suono del campanello.


"Queste caratteristiche sono compatibili con persone che soffrono di depressione" afferma Ellen McGinnis, e continua "Una voce bassa e elementi ripetuti in un discorso rispecchiano ciò che pensiamo quando pensiamo alla depressione: parlare con una tono di voce uniforme e monotono e ripetere ciò che si sta dicendo".
La risposta più acuta al suono del campanello può essere paragonata alla risposta che i ricercatori hanno trovato in un loro precedente studio in cui i bambini con disturbi internalizzanti mostravano, in un compito di induzione della paura, una risposta di allontanamento da uno stimolo spaventoso.


Il compito della paura prevedeva una stanza buia, un serpente giocattolo, sensori di movimento attaccati al bambino e una guida, mnentre il compito vocale richiede solo un giudice, la registrazione del discorso e un segnale acustico per interrompere e secondo Ryan McGinnis "sarebbe più fattibile implementare"


Il prossimo passo nello studio, Ellen McGinnis, cercherà di sviluppare l'algoritmo di analisi della voce in uno strumento di screening universale per uso clinico, magari tramite un'app per smartphone che sia in grado di registrare e analizzare i risultati nell'immediato. L'analisi della voce potrebbe anche essere affiancata all'analisi del movimento per riuscire a identificare i bambini a rischio di ansia e depressione prima ancora che i loro genitori iniziano a sospettare che qualcosa non vada.

fonte

Ellen W. McGinnis, Steven P. Anderau, Jessica Hruschak, Reed D. Gurchiek, Nestor L. Lopez-Duran, Kate Fitzgerald, Katherine L. Rosenblum, Maria Muzik, Ryan McGinnis. Giving Voice to Vulnerable Children: Machine Learning Analysis of Speech Detects Anxiety and Depression in Early Childhood. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2019; 1 DOI: 10.1109/JBHI.2019.2913590

 

Articolo a cura del Dottor Andrea di Maio

 

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Tags: depressione bambino disturbi internalizzanti news di psicologia insicurezza sociale

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