التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تظهر إمكانات للكشف عن الاكتئاب من خلال لقطات للعين

تشير التقديرات إلى أن ما يقرب من 300 مليون شخص، أي حوالي 4% من سكان العالم، يعانون من شكل من أشكال الاكتئاب. ولكن اكتشاف هذا المرض يمكن أن يكون صعبًا، خاصة عندما لا يقوم المصابون بالإبلاغ عن مشاعرهم السلبية للأصدقاء أو العائلة أو الأطباء.

الآن، تعمل البروفيسورة سانغ وون باي من جامعة ستيفنز على تطوير عدة تطبيقات وأنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها بشكل غير تدخلي تنبيهنا والآخرين إلى أننا قد نكون على وشك الإصابة بالاكتئاب.

تقول باي: “الاكتئاب يمثل تحديًا كبيرًا. نريد أن نساعد. وبما أن معظم الناس اليوم يستخدمون الهواتف الذكية يوميًا، فقد يكون هذا أداة اكتشاف مفيدة جاهزة للاستخدام.”

لقطات سريعة للعين تكشف عن الحالة المزاجية

يعمل أحد الأنظمة التي تطورها باي بالتعاون مع طالب الدكتوراه في جامعة ستيفنز راهول إسلام، ويُدعى PupilSense، على التقاط لقطات وقياسات مستمرة لبؤبؤ العين لدى مستخدمي الهواتف الذكية.

توضح باي: “أظهرت الأبحاث السابقة على مدى العقود الثلاثة الماضية أن ردود الفعل والانعكاسات البؤبؤية يمكن أن ترتبط بنوبات الاكتئاب.”

تم نشر النتائج في مجلة Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction.

يقوم النظام بحساب دقيق لأقطار بؤبؤ العين مقارنة بالقزحية المحيطة بها، من خلال تدفقات صور سريعة مدتها 10 ثوانٍ يتم التقاطها بينما يقوم المستخدمون بفتح هواتفهم أو الوصول إلى بعض التطبيقات مثل وسائل التواصل الاجتماعي.

في إحدى التجارب المبكرة التي أُجريت على النظام مع 25 متطوعًا على مدى أربعة أسابيع، قام النظام، الذي تم تثبيته على هواتف المتطوعين، بتحليل حوالي 16,000 تفاعل مع الهواتف بعد جمع بيانات الصور الخاصة بالبؤبؤ. بعد تعليم الذكاء الاصطناعي كيفية التمييز بين الاستجابات “الطبيعية” وتلك غير الطبيعية، قامت باي وإسلام بمعالجة بيانات الصور ومقارنتها بالمزاجات التي أبلغ عنها المتطوعون بأنفسهم.

أظهرت أفضل نسخة من PupilSense، والتي تُعرف باسم TSF وتستخدم فقط بيانات عالية الجودة مختارة، دقة بنسبة 76% في تحديد الأوقات التي شعر فيها الناس فعلًا بالاكتئاب. هذه النتيجة أفضل من أفضل نظام يعتمد على الهواتف الذكية يُطور حاليًا للكشف عن الاكتئاب، وهو منصة تُعرف باسم AWARE.

تضيف باي: “سنواصل تطوير هذه التقنية الآن بعد إثبات الفكرة.” وسبق أن قامت باي بتطوير أنظمة تعتمد على الهواتف الذكية للتنبؤ بالإفراط في شرب الكحول وتعاطي القنب.

تم الكشف عن النظام لأول مرة في مؤتمر الحوسبة المرتبطة بالنشاط والسلوك في اليابان في أواخر الربيع، والنظام متاح الآن مفتوح المصدر على منصة GitHub.

التعبيرات الوجهية تكشف أيضًا عن الاكتئاب

تعمل باي وإسلام أيضًا على تطوير نظام ثانٍ يُعرف باسم FacePsy يقوم بتحليل تعابير الوجه لاكتشاف مزاجنا.

توضح باي: “تشير العديد من الدراسات النفسية إلى أن الاكتئاب يتسم بإشارات غير لفظية مثل حركات عضلات الوجه وإيماءات الرأس.”

يعمل FacePsy في خلفية الهاتف، حيث يلتقط لقطات سريعة للوجه كلما تم فتح الهاتف أو استخدام التطبيقات الشائعة. (ومن المهم أنه يقوم بحذف الصور الوجهية بعد تحليلها مباشرة لحماية خصوصية المستخدمين.)

تقول باي: “عندما بدأنا، لم نكن نعرف بالضبط أي إيماءات الوجه أو حركات العين ستتوافق مع الاكتئاب الذي يتم الإبلاغ عنه ذاتيًا. بعض النتائج كانت متوقعة، وبعضها كان مفاجئًا.”

على سبيل المثال، أظهرت الدراسة التجريبية أن زيادة الابتسام لم ترتبط بالسعادة، بل كانت علامة محتملة على حالة اكتئاب.

تقول باي: “قد يكون هذا آلية للتكيف، حيث يظهر الناس ‘وجهًا شجاعًا’ لأنفسهم وللآخرين عندما يشعرون بالحزن. أو قد يكون نتيجة ثانوية للدراسة. هناك حاجة إلى المزيد من البحث.”

أظهرت البيانات المبكرة أيضًا بعض الإشارات الواضحة للاكتئاب، مثل قلة حركات الوجه في الصباح وأنماط معينة من حركات العين والرأس. (على سبيل المثال، حركات الرأس من جانب إلى آخر في الصباح كانت مرتبطة بقوة بأعراض الاكتئاب المتزايدة.)

ومن المثير للاهتمام أن كشف العين بشكل أكبر خلال الصباح والمساء كان مرتبطًا أيضًا باحتمال الاكتئاب، مما يشير إلى أن مظاهر اليقظة أو السعادة قد تخفي مشاعر اكتئابية تحت السطح.

تخلص باي إلى أن “الأنظمة الأخرى التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الاكتئاب تتطلب ارتداء جهاز، أو حتى أجهزة متعددة. نحن نعتقد أن دراسة FacePsy التجريبية هذه هي خطوة أولى ممتازة نحو أداة تشخيص مدمجة ورخيصة وسهلة الاستخدام.”

سيتم عرض نتائج الدراسة التجريبية لـFacePsy في مؤتمر ACM الدولي حول التفاعل البشري-الحاسوبي المحمول (MobileHCI) في أستراليا في أوائل أكتوبر.

مترجم عن:

AI-powered apps show potential for detecting depression through eye snapshots

طباعة المقال