Новая технология анализирует выражения лица для выявления детского посттравматического стрессового расстройства (ПТСР).
Диагностика посттравматического стрессового расстройства у детей может быть чрезвычайно сложной. Многие дети, особенно те, у кого ограничены коммуникативные навыки или эмоциональная осознанность, с трудом объясняют, что они чувствуют.
Исследователи из Университета Южной Флориды работают над устранением этих пробелов и улучшением результатов лечения пациентов, объединяя свой опыт в области детской травмы и искусственного интеллекта.
Под руководством Элисон Саллум, профессора Школы социальной работы Университета Южной Флориды, и Шона Канавана, доцента Колледжа Беллини по искусственному интеллекту, кибербезопасности и вычислительной технике, исследователи создают систему, которая может предоставить врачам объективный и экономически эффективный инструмент для выявления ПТСР у детей и подростков, а также отслеживать их выздоровление с течением времени.
Традиционно диагностика ПТСР у детей основана на субъективных клинических интервью и опросниках, которые заполняются самими пациентами. Однако эти методы могут быть ограничены когнитивным развитием, языковыми навыками, избегающим поведением или эмоциональным подавлением.
«Всё началось, когда я заметила, насколько интенсивными становились выражения лиц некоторых детей во время интервью о травмах», — говорит Саллум.
«Даже когда они мало что говорили, было видно, что они переживают на своих лицах. Тогда я и заговорила с Шоном о том, может ли ИИ помочь обнаружить это структурированным образом».
Канаван, специалист по анализу лиц и распознаванию эмоций, перепрофилировал существующие инструменты в своей лаборатории для создания новой системы, в которой приоритет отдаётся конфиденциальности пациентов. Технология удаляет идентифицирующие детали и анализирует только обезличенные данные, включая позу головы, взгляд глаз и ориентиры на лице, такие как глаза и рот.
«Именно это делает наш подход уникальным», — говорит Канаван. «Мы не используем необработанное видео. Мы полностью избавляемся от идентификации субъекта и сохраняем только данные о движениях лица, а также учитываем, разговаривал ли ребёнок с родителем или врачом».
Исследование, опубликованное в Science Direct, является первым в своём роде, в котором классификация ПТСР с учётом контекста сочетается с полной защитой конфиденциальности участников. Команда собрала набор данных из 18 сеансов с детьми, которые делились своими эмоциональными переживаниями. Более чем 100 минут видео на каждого ребёнка и примерно 185 000 кадров в каждом видео — модели ИИ Канавана извлекли ряд едва заметных движений лицевых мышц, связанных с эмоциональным выражением.
Результаты показали, что у детей с ПТСР можно обнаружить отчётливые закономерности в движениях лица. Исследователи также обнаружили, что выражения лица во время интервью под руководством врача были более показательными, чем разговоры между родителями и детьми. Это согласуется с существующими психологическими исследованиями, показывающими, что дети могут быть более эмоционально выразительными с терапевтами и могут избегать делиться переживаниями с родителями из-за стыда или своих когнитивных способностей.
«Именно здесь ИИ может предложить ценную поддержку», — говорит Саллум. «Не заменяя врачей, а расширяя их возможности. Система в конечном итоге может быть использована для предоставления практикующим врачам обратной связи в режиме реального времени во время сеансов терапии и помощи в мониторинге прогресса без повторных, потенциально вызывающих стресс интервью».
Команда надеется расширить исследование, чтобы дополнительно изучить любые потенциальные предубеждения, связанные с полом, культурой и возрастом, особенно у дошкольников, где вербальное общение ограничено, а диагностика почти полностью зависит от наблюдения родителей.
Хотя исследование всё ещё находится на ранних стадиях, Саллум и Канаван считают, что потенциальные приложения имеют далеко идущие перспективы. Многие из нынешних участников имели сложные клинические картины, включая сопутствующие заболевания, такие как депрессия, СДВГ или тревожность, что отражает реальные случаи и даёт надежду на точность системы.
«Такие данные невероятно редки для систем ИИ, и мы гордимся тем, что провели столь этически обоснованное исследование. Это крайне важно, когда вы работаете с уязвимыми субъектами», — говорит Канаван. «Теперь у нас есть многообещающий потенциал этого программного обеспечения, чтобы предоставить врачам обоснованную и объективную информацию».
Если этот подход будет подтверждён в более крупных испытаниях, он может изменить представление о том, как диагностируется и отслеживается ПТСР у детей, используя повседневные инструменты, такие как видео и искусственный интеллект, для обеспечения психического здоровья в будущем.
Источник: Университет Южной Флориды.