تعتمد على الذكاء الاصطناعي.. تقنية جديدة لاكتشاف الاكتئاب من خلال لقطات العين

إعلانات 2

[ad_1]

تشير التقديرات إلى أن ما يقرب من 300 مليون شخص، أو نحو 4% من سكان العالم، يعانون من شكل من أشكال الاكتئاب، ولكن اكتشافه قد يكون صعبا.

وتزداد صعوبة اكتشاف الاكتئاب عندما لا يبلغ المصابون أو لا يرغبون في الإفصاح عن مشاعرهم السلبية لأصدقائهم أو عائلاتهم أو الأطباء.

ويعمل البروفيسور سانج وون باي من جامعة ستيفنز الآن على العديد من تطبيقات وأنظمة الهواتف الذكية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي يمكنها تحذيرنا، والآخرين، بطريقة غير جراحية من أننا قد نصبح مكتئبين.

وبحسب موقع ميديكال إكسبريس، يقول باي: “الاكتئاب يشكل تحديًا كبيرًا، ونحن نريد المساعدة، ونظرًا لأن معظم الناس في العالم اليوم يستخدمون الهواتف الذكية يوميًا، فقد تكون هذه أداة اكتشاف مفيدة تم إنشاؤها بالفعل وجاهزة للاستخدام”.

صور سريعة للعيون تكشف عن الحالة المزاجية

وقال باي: “أظهرت الأبحاث السابقة على مدى العقود الثلاثة الماضية مرارًا وتكرارًا كيف يمكن ربط ردود الفعل وردود أفعال حدقة العين بنوبات الاكتئاب”.

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

يحسب النظام بدقة أقطار حدقة العين، مقارنة بقزحية العين المحيطة، من خلال تيارات صور مدتها 10 ثوانٍ يتم التقاطها أثناء فتح المستخدمين هواتفهم أو الوصول إلى بعض وسائل التواصل الاجتماعي والتطبيقات الأخرى.

في أحد الاختبارات المبكرة للنظام مع 25 متطوعًا على مدى أربعة أسابيع، قام النظام -المُدمج في الهواتف الذكية لهؤلاء المتطوعين- بتحليل ما يقرب من 16000 تفاعل مع الهواتف بمجرد جمع بيانات صور الحدقة.

بعد تعليم الذكاء الاصطناعي التمييز بين الاستجابات “العادية” والاستجابات غير الطبيعية، قام باي وإسلام بمعالجة بيانات الصور ومقارنتها بالحالات المزاجية التي أبلغ عنها المتطوعون بأنفسهم.

لقد أثبتت النسخة الأفضل من PupilSense ــ المعروفة باسم TSF، والتي تستخدم فقط نقاط بيانات مختارة وعالية الجودة ــ دقتها بنسبة 76% في تحديد الأوقات التي يشعر فيها الناس بالاكتئاب بالفعل، وهذا أفضل من أفضل نظام قائم على الهواتف الذكية يجري تطويره واختباره حاليًا للكشف عن الاكتئاب، وهو النظام المعروف باسم AWARE.

ويضيف باي: “سوف نستمر في تطوير هذه التكنولوجيا الآن بعد أن ثبتت فعاليتها”.

تم الكشف عن النظام لأول مرة في المؤتمر الدولي للحوسبة النشاطية والسلوكية في اليابان في أواخر الربيع، والنظام متاح الآن مفتوح المصدر على منصة GitHub.

تعبيرات الوجه والاكتئاب

ويعمل باي وإسلام أيضًا على تطوير نظام ثانٍ يُعرف باسم FacePsy، والذي يقوم بتحليل تعبيرات الوجه بشكل قوي للحصول على معلومات حول حالاتنا المزاجية.

ويشير باي إلى أن “مجموعة متزايدة من الدراسات النفسية تشير إلى أن الاكتئاب يتميز بإشارات غير لفظية مثل حركات عضلات الوجه وإيماءات الرأس”.

يعمل تطبيق FacePsy في خلفية الهاتف، حيث يلتقط صورًا للوجه كلما تم فتح الهاتف أو عند فتح التطبيقات التي يتم استخدامها بشكل متكرر.

الأمر المهم هو أن التطبيق يحذف صور الوجه نفسها فورًا تقريبًا بعد التحليل، مما يحمي خصوصية المستخدمين.

وأوضح باي: “لم نكن نعرف على وجه التحديد ما هي إيماءات الوجه أو حركات العين التي قد تتوافق مع الاكتئاب الذي تم الإبلاغ عنه ذاتيًا عندما بدأنا، كان بعضها متوقعًا، وكان بعضها الآخر مفاجئًا.”

على سبيل المثال، ظهر في الدراسة التجريبية أن زيادة الابتسام لا ترتبط بالسعادة، بل بعلامات محتملة للمزاج المكتئب والتأثير.

ومن بين الإشارات الواضحة الأخرى للاكتئاب التي كشفت عنها البيانات الأولية انخفاض حركات الوجه أثناء ساعات الصباح وأنماط محددة للغاية لحركة العين والرأس.

ومن المثير للاهتمام أن الكشف بشكل أكبر عن انفتاح العينين أثناء الصباح والمساء كان مرتبطًا بالاكتئاب المحتمل أيضًا – مما يشير إلى أن التعبيرات الخارجية عن اليقظة أو السعادة قد تخفي أحيانًا مشاعر الاكتئاب تحتها.

ويختتم باي حديثه قائلًا: “تتطلب الأنظمة الأخرى التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاكتئاب ارتداء جهاز، أو حتى أجهزة متعددة. ونعتقد أن دراسة FacePsy التجريبية هذه تشكل خطوة أولى رائعة نحو أداة تشخيصية مدمجة وغير مكلفة وسهلة الاستخدام”.

replaceOembeds();

function replaceOembeds() {
var allEmbeds = document.getElementsByTagName(“OEMBED”);

while (allEmbeds.length != 0) {
replaceOembedWithHtml(allEmbeds[0], extractLinkFromOembed(allEmbeds[0]));
allEmbeds = document.getElementsByTagName(“OEMBED”);
}

runYoutubeLazyLoad();
// loadfbApi();
}

function replaceOembedWithHtml(element, sourceData) {
if (sourceData.source.toLowerCase() === “youtube”) {
var html=”

” +
‘

‘ +
‘

‘ +
” +
‘

‘ +
‘

‘;

replaceElementWithHtml(element, html);
} else if (sourceData.source.toLowerCase() === “instagram”) {
var html=”

‘;

replaceElementWithHtml(element, html);
} else if (sourceData.source.toLowerCase() === “twitter”) {
var html=”

‘;
replaceElementWithHtml(element, html);
} else if (sourceData.source.toLowerCase() === “facebook”) {
var html=”

‘
replaceElementWithHtml(element, html);
} else {
replaceElementWithHtml(element, “”);
}

}

function extractLinkFromOembed(element) {
return getUrlSource(element.getAttribute(“url”));
}

function getUrlSource(url) {
var ytRegex = /http(?:s?)://(?:www.)?youtu(?:be.com/watch?v=|.be/)([w-_]*)(&(amp;)?‌[w?‌=]*)?/;
var instaRegex = /(https?://www.)?instagram.com(/p/(w+)/?)/;
var twitterRegex = /twitter.com/.*/status(?:es)?/([^/?]+)/;
var fbRegex = /^https?://www.facebook.com.*/(video(s)?|watch|story|posts)(.php?|/).+$/;

if (ytRegex.test(url)) {
return {
source: “Youtube”,
url: url,
id: ytRegex.exec(url)[1]
};
}

if (instaRegex.test(url)) {
return {
source: “Instagram”,
url: url,
id: instaRegex.exec(url)[3]
};
}

if (twitterRegex.test(url)) {
return {
source: “Twitter”,
url: url,
id: twitterRegex.exec(url)[1]
};
}

if (fbRegex.test(url)) {
return {
source: “Facebook”,
url: url,
id: fbRegex.exec(url)[1]
};

}

return {
source: “Unknown”,
url: url,
id: “”
};
}

function replaceElementWithHtml(element, html) {
var str = html;
var Obj = element; //any element to be fully replaced
if (Obj.outerHTML) { //if outerHTML is supported
Obj.outerHTML = str; ///it’s simple replacement of whole element with contents of str var
} else { //if outerHTML is not supported, there is a weird but crossbrowsered trick
var tmpObj = document.createElement(“div”);
tmpObj.innerHTML = ‘‘;
ObjParent = Obj.parentNode; //Okey, element should be parented
ObjParent.replaceChild(tmpObj, Obj); //here we placing our temporary data instead of our target, so we can find it then and replace it into whatever we want to replace to
ObjParent.innerHTML = ObjParent.innerHTML.replace(‘

‘, str);
}
}
function loadfbApi() {
var js = document.createElement(‘script’);
js.src=”
document.body.appendChild(js);
}
function runYoutubeLazyLoad() {
/// youtube lazyload
var youtube = document.querySelectorAll(“.youtube”);

for (var i = 0; i < youtube.length; i++) {

var source = "https://img.youtube.com/vi/" + youtube[i].dataset.embed +
"/0.jpg";

var image = new Image();
image.src = "/themes/health/assets/images/no.jpg";
image.classList.add('lazyload');
image.setAttribute("data-src", source);
image.setAttribute("alt", "youtube");
image.addEventListener("load", function () {
youtube[i].appendChild(image);
}(i));

youtube[i].addEventListener("click", function () {

var iframe = document.createElement("iframe");

iframe.setAttribute("frameborder", "0");
iframe.setAttribute("allowfullscreen", "");
iframe.setAttribute("src", "https://www.youtube.com/embed/" + this.dataset
.embed + "?rel=0&showinfo=0&autoplay=1");

this.innerHTML = "";
this.appendChild(iframe);
});
};
}

[ad_2]

شيرين عبدالفتاح