Hệ thống PupilSense theo dõi phản xạ đồng tử để xác định các đợt trầm cảm tiềm ẩn với độ chính xác 76%.
Một công cụ khác, FacePsy, phân tích biểu cảm khuôn mặt và chuyển động đầu để phát hiện những thay đổi tâm trạng. Những phát hiện bất ngờ này tinh tế đến mức kết luận việc cười nhiều hơn ở một người có thể liên quan đến trầm cảm.
Các công cụ này hoạt động theo cách bảo vệ quyền riêng tư, dễ tiếp cận để xác định sớm chứng trầm cảm, chỉ bằng cách tận dụng việc sử dụng điện thoại thông minh hàng ngày.
Người ta ước tính rằng gần 300 triệu người, hay khoảng 4% dân số toàn cầu, đang mắc phải một dạng trầm cảm nào đó. Nhưng việc phát hiện ra có thể rất khó khăn, đặc biệt là khi những người bị ảnh hưởng không (hoặc không muốn) báo cáo những cảm xúc tiêu cực với bạn bè, gia đình hoặc bác sĩ lâm sàng.
Hiện tại, giáo sư Sang Won Bae của Stevens đang nghiên cứu một số ứng dụng và hệ thống điện thoại thông minh hỗ trợ AI có thể cảnh báo chúng ta và những người khác rằng chúng ta có thể đang bị trầm cảm.
“Trầm cảm là một thách thức lớn,” Bae nói. “Chúng tôi muốn giúp đỡ. Vì hầu hết mọi người trên thế giới ngày nay đều sử dụng điện thoại thông minh hàng ngày nên đây có thể là một công cụ phát hiện hữu ích.”
Một hệ thống mà Bae đang phát triển cùng với ứng viên Tiến Sĩ Rahul Islam của Stevens, được gọi là PupilSense, hoạt động bằng cách liên tục chụp ảnh nhanh và đo đồng tử của người dùng điện thoại thông minh.
“Các nghiên cứu trước đây trong ba thập niên qua đã nhiều lần chứng minh phản xạ và phản ứng của đồng tử có thể liên quan đến các cơn trầm cảm,” cô giải thích. Hệ thống này tính toán chính xác đường kính của đồng tử, khi so sánh với mống mắt xung quanh, từ các luồng ảnh “chớp nhoáng” 10 giây được chụp trong khi người dùng mở điện thoại hoặc truy cập một số phương tiện truyền thông xã hội và các ứng dụng khác.
Phiên bản tốt nhất của PupilSense, được gọi là TSF, chỉ sử dụng các điểm dữ liệu chất lượng cao được chọn lọc chứng minh được độ chính xác 76% tại các thời điểm đánh dấu khi mọi người thực sự cảm thấy chán nản. Điều đó tốt hơn hệ thống dựa trên điện thoại thông minh hiện đang được phát triển và thử nghiệm để phát hiện chứng trầm cảm, một nền tảng được gọi là AWARE.
“Chúng tôi sẽ tiếp tục phát triển công nghệ này ngay bây giờ khi khái niệm này đã được chứng minh,” Bae cho biết. Bae cũng là người trước đây phát triển các hệ thống dựa trên điện thoại thông minh để dự đoán việc uống rượu quá độ và sử dụng cần sa.
Hệ thống này lần đầu tiên được công bố tại Hội nghị quốc tế về máy tính hoạt động và hành vi tại Nhật Bản vào cuối mùa xuân và hiện hệ thống này đã có sẵn dưới dạng mã nguồn mở trên nền tảng GitHub.
Biểu cảm khuôn mặt tiết lộ chứng trầm cảm
Bae và Islam cũng đang phát triển một hệ thống thứ hai được gọi là FacePsy, hệ thống này phân tích mạnh mẽ các biểu cảm khuôn mặt để hiểu rõ hơn về tâm trạng của chúng ta.
Một lượng lớn các nghiên cứu tâm lý cho thấy rằng chứng trầm cảm được đặc trưng bởi các tín hiệu phi ngôn ngữ như chuyển động cơ mặt và cử chỉ đầu.
FacePsy chạy trên nền của điện thoại, chụp ảnh khuôn mặt bất cứ khi nào điện thoại được mở hoặc các ứng dụng thường dùng được mở. Điều quan trọng là hệ thống này xóa các hình ảnh khuôn mặt ngay lập tức sau khi phân tích, để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
“Chúng tôi không biết chính xác cử chỉ khuôn mặt hoặc chuyển động mắt nào sẽ tương ứng với chứng trầm cảm tự báo cáo khi chúng tôi bắt đầu,” Bae giải thích. “Một số khớp với kết quả mà chúng tôi dự đoán, nhưng cũng có vài trường hợp khiến chúng tôi ngạc nhiên.”
Ví dụ, việc cười nhiều hơn dường như không liên quan đến hạnh phúc mà là các dấu hiệu tiềm ẩn của tâm trạng chán nản và ảnh hưởng. Đây có thể là một cơ chế đối phó, ví dụ như mọi người tỏ ra “can đảm” với bản thân và với người khác khi họ thực sự cảm thấy chán nản.
Những dấu hiệu rõ ràng khác của chứng trầm cảm được tiết lộ trong dữ liệu ban đầu bao gồm ít chuyển động khuôn mặt hơn vào buổi sáng và một số kiểu chuyển động mắt và đầu rất cụ thể. Ví dụ, chuyển động lắc đầu hoặc nghiêng sang hai bên của đầu vào buổi sáng có vẻ liên quan chặt chẽ đến việc tăng các triệu chứng trầm cảm.
Điều thú vị là phát hiện việc mắt mở to hơn vào buổi sáng và buổi tối cũng có liên quan đến chứng trầm cảm tiềm ẩn, cho thấy biểu hiện bên ngoài của sự tỉnh táo hoặc hạnh phúc đôi khi có thể che giấu cảm giác trầm cảm bên trong.
Các hệ thống khác sử dụng AI để phát hiện chứng trầm cảm đòi hỏi phải đeo một thiết bị hoặc thậm chí nhiều thiết bị, trong khi nghiên cứu thí điểm FacePsy với điện thoại thông minh này là bước đầu tuyệt vời hướng tới một công cụ chẩn đoán nhỏ gọn, rẻ tiền, riêng tư và dễ sử dụng.
Những phát hiện của nghiên cứu thí điểm FacePsy được trình bày tại Hội nghị quốc tế ACM về tương tác giữa người và máy tính di động (MobileHCI) tại Úc hồi đầu Tháng Mười vừa qua.
(theo Neuroscience News)
