Индийские ученые из колледжа Стэнли и Османского университета разработали искусственный интеллект, который диагностирует психические расстройства, анализируя посты людей в социальных сетях. Модель получила название FbGNN, точность ее ответов во время испытаний превысила 98%. Исследование опубликовано в журнале Inderscience.
FbGNN — графовая нейросеть, основанная на алгоритме Фосса. Она анализирует посты в социальных сетях и на форумах. Модель работает с языковыми паттернами: эмоциональной окраской текста, тональностью, специфическим выбором слов и поведенческими сигналами, содержащимися в тексте.
Система использует два вычислительных подхода. С помощью оптимизации Фосса, алгоритма, основанного на природных стратегиях поиска, модель отсеивает лишнюю информацию. Благодаря этому инструменту FbGNN выделяет из текста только те данные, которые могут указывать на ментальные расстройства.
Вторая часть FbGNN — это графовая нейросеть. Она ищет связи между обнаруженными признаками и представляет их в виде сложной сети. Так ИИ замечает устойчивые комбинации эмоциональных маркеров, характерные для различных состояний.
Во время тестирования систему научили определять такие заболевания, как депрессия, тревога, стресс, биполярное расстройство, суицидальные мысли и расстройства личности. По итогам эксперимента точность ее ответов превысила 98%.
Ученые считают, что модель будет полезна для первичного скрининга в больших группах людей. Она должна помочь своевременно определять тех, кто находится в группе риска, и отправлять их к специалистам на подробную диагностику.
Google представил предсказывающий генетические заболевания ИИ
Google представила предсказывающий генетические заболевания ИИ
Компания Google DeepMind запустила ИИ под названием AlphaGenome. Нейросеть может анализировать до 1 млн букв ДНК-кода за один раз. Благодаря этому модель умеет определять генетические факторы, вызывающие заболевания.
Нейросеть предсказывает, как мутации влияют на способы контроля генов. ИИ меняет момент их активации и клетки тела, где это происходит, а также уровень, на который установлены их биологические регуляторы. Новая модель позволит открыть новые способы лечения, полагают ученые.