A depresszió népbetegség, az Egészségügyi Világszervezet adatai szerint körülbelül 280 millió ember, a felnőtt lakosság 5 százaléka lehet érintett. Egyes előrejelzések szerint 2030-ra ez a mentális probléma róhatja a legnagyobb terhet a világ egészségügyi és gazdasági rendszereire.
A tünetek sokszínűsége, a mentális problémák körüli stigma és az egészségügyet világszinten érintő humánerőforrás-gondok miatt a betegséget nehéz és időigényes diagnosztizálni.
„A depresszió kutatásában éppen ezért régóta próbálnak olyan biomarkereket (objektíven mérhető jellemzők) meghatározni, melyek orvosi beavatkozás nélkül segíthetik a gyorsabb felismerést. Ilyen lehet a páciensek megváltozott beszéde, melyről mára gyakorlatilag egyetértés van a szakirodalomban” – mondja Hajduska-Dér Bálint, a Semmelweis Egyetem Pszichiátriai és Pszichoterápiás Klinikájának tanársegéde.
A depresszió beszédhangon alapuló felismere megkönnyítheti a betegség gyorsabb felismerését. (Fotó: 123rf)
Ő az első szerzője annak a Frontiers in Psychiatry című folyóiratban nemrég megjelent tanulmánynak, amelyben a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemen (BME) fejlesztett, mesterséges intelligencia alapú beszédhangfeldolgozó alkalmazás működését analizálták, mellyel a depresszió felismerését egyszerűsítenék – olvasható a Semmelweis Egyetem közleményében.
– idézi a közlemény Kiss Gábort, a BME Távközlési és Médiainformatikai Tanszékének tudományos munkatársát.
Az alkalmazást 2012-ben kezdték fejleszteni, miután a BME bekapcsolódott az Európai Űrügynökség egyik kutatásába, melyben a déli-sarki Concordia Űrkutató Állomáson dolgozók pszichés állapotát mérték fel.
Mivel az ottani szakemberek sokszor bezárva, nehezen megközelíthető helyen dolgoznak, miközben télen a nappalok is nagyon rövidek, az általuk rendszeresen felolvasott rövid szövegek alapján a beszédükből próbálták meg kiszűrni pszichés állapotuk változásait. Ebből a projektből nőtte ki magát a Semmelweis Egyetem és a BME együttműködése.
A WHO adatai szerint évente 700 ezernél is többen követnek el öngyilkosságot világszerte. A szakemberek szerint a depresszió korai felismerése ezért is égető kérdés.
„Az eredményeink azt mutatják, hogy az akusztikus biomarkerek segítségével a depresszió hamarabb felismerhető, és egy automatizált döntéshozó szoftver széles körben is használható lenne, mint kiegészítő diagnosztikai eszköz. Nemcsak az általános orvosi praxisban, de akár könnyen és olcsón elérhető mobil- vagy webes applikációk formájában is” – mondja dr. Kiss Gábor.
Hajduska-Dér Bálint hozzáteszi: a depresszió beszédhangon alapuló korai felismerésével lerövidíthető és felgyorsítható lenne a betegút.
A BME-én már tesztelik az alkalmazást más nyelveken is, és szeretnének egy teljesen nyelvfüggetlen applikációt létrehozni. A szoftver egyébként nemcsak depresszió, hanem Parkinson-kór és diszfónia (száj- és gégedaganat vagy egyéb funkcionális rendellenesség) szűrésére is alkalmas.
Decemberben írtunk arról, hogy a magyar egyetemisták számottevő hányadának kritikus a mentális állapota. Ezt egy több mint tízezer egyetemista által kitöltött országos szintű mentális egészségkutatásból szűrték le. Egy európai uniós vizsgálatból pedig az derült ki, hogy soha nem látott mértékben hatott a fiatalok lelki egészségére a koronavírus-járvány.
A Budapesti Gazdasági Egyetem (BGE) mentálhigiénés videósorozatának egyik adását ismertetve foglalkoztunk azzal, hogyan tudjuk bántani magunkat a gondolatainkkal és mit tehetünk ellenük.
