Учёные Новосибирского государственного университета первыми в России разработали цифровой метод диагностики депрессии на основе анализа голоса. Создан прототип приложения NeuroVoice, который с высокой точностью оценивает выраженность симптомов по короткому отрывку речи.
Исследование проводилось командой психологов и студентов Института медицины и медицинских технологий НГУ при поддержке программы «Приоритет‑2030». По данным ВОЗ, депрессией страдают сотни миллионов людей, но её часто «маскируют» неясные боли и недомогания, что затрудняет диагностику у врачей общего профиля.
«Голос — это естественный биомаркер психического состояния. Человек не может произвольно контролировать его акустические параметры, чтобы скрыть симптомы, что делает метод объективным», — пояснила руководитель проекта, кандидат психологических наук Марина Злобина.
За четыре месяца работы учёные записали и проанализировали более 90 интервью, обучив нейросетевую модель классифицировать речь по четырём уровням выраженности депрессии — от отсутствия симптомов до тяжёлой формы. Точность модели превышает 94%, что сопоставимо с лучшими зарубежными аналогами.
Прототип приложения NeuroVoice позволяет загрузить аудиозапись или провести анализ в реальном времени, после чего выводит наглядную оценку. «Технология не заменяет врача, но может стать эффективным инструментом для первичного скрининга, особенно при соматических жалобах без явной физической причины», — добавила Злобина.
В перспективе метод планируют дорабатывать: расширять базу русскоязычных записей, повышать точность и адаптировать для диагностики других расстройств, например, тревожных состояний. Также возможно добавление анализа мимики по видео для комплексной оценки.
Фото из архива редакции