Un'applicazione AI per smartphone è in grado di rilevare la depressione da indizi facciali

4 marzo 2024

I ricercatori del Dartmouth College hanno sviluppato MoodCapture, un'applicazione per smartphone che utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i tratti del viso e rilevare precocemente la depressione.

Lo stigma associato alla salute mentale è uno dei motivi principali per cui le persone fanno buon viso a cattivo gioco, anche quando si sentono giù. Questo è anche il motivo per cui ci sforziamo di sorridere quando interagiamo con le persone o ci scattiamo un selfie da postare sui social media.

Quando abbassiamo lo sguardo per usare il telefono, per lo più non ci rendiamo conto che c'è una fotocamera che ci guarda alle spalle. MoodCapture utilizza la fotocamera frontale di uno smartphone per catturare regolarmente le espressioni facciali autentiche e non riservate quando l'utente sblocca il telefono. Utilizza poi un algoritmo di intelligenza artificiale per monitorare costantemente i primi segni di depressione.

I ricercatori hanno addestrato il loro algoritmo utilizzando 125.000 foto di 177 partecipanti con diagnosi di disturbo depressivo maggiore.

Le foto sono state acquisite nell'arco di 90 giorni, mentre i partecipanti utilizzavano un'applicazione sul proprio telefono per rispondere a un breve questionario sulla salute del paziente (PHQ-8) tre volte al giorno.

Quando il partecipante rispondeva alla domanda "Mi sono sentito giù, depresso o senza speranza", l'applicazione catturava un'immagine del volto della persona. I pazienti hanno acconsentito a farsi fotografare, ma non sapevano esattamente quando fosse successo.

Oltre alle caratteristiche del viso, il modello AI è stato addestrato anche in base all'angolazione del telefono, al colore dominante, alle condizioni di illuminazione, alla posizione della foto e agli elementi di sfondo presenti nelle foto.

Utilizzando l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo, i ricercatori hanno creato un modello che ha appreso quali espressioni facciali sfumate e quali elementi contestuali di sfondo erano correlati alla depressione.

Il modello di intelligenza artificiale che alimenta MoodCapture è stato addestrato utilizzando le foto del volto dell'utente e gli elementi dello sfondo, insieme all'apprendimento automatico e all'apprendimento profondo per determinare i livelli di depressione. Fonte: arXiv

Il prototipo dell'app MoodCapture è in grado di rilevare in modo affidabile l'insorgere della depressione anche prima che l'utente sappia di essere a rischio.

Milioni di persone soffrono di depressione in tutto il mondo e i casi più gravi sono all'origine di 800.000 suicidi ogni anno. La diagnosi precoce della depressione potrebbe consentire a un maggior numero di persone di accedere a cure adeguate e tempestive.

La funzionalità dell'app è impressionante, ma i ricercatori notano in la loro carta che le applicazioni per il monitoraggio della salute mentale come MoodCapture comportano una serie di questioni etiche spinose.

Se il mio telefono percepisse che mi sento giù di morale, sarebbe bello che un assistente AI mi facesse un discorso di incoraggiamento o mi consigliasse un'opzione sanitaria. Tuttavia, vorrei che queste informazioni rimanessero private.

La prospettiva di essere bersaglio di pubblicità legate all'umore o del Grande Fratello per il monitoraggio della salute mentale da parte delle autorità non è poi così remota se i dati dell'utente dell'app venissero esposti. Man mano che l'Intelligenza Artificiale sul dispositivo diventa sempre più realizzabile, questi problemi di privacy diventeranno più facili da gestire.

Il miglioramento delle fotocamere e l'intelligenza artificiale integrata potrebbero presto consentire ai nostri telefoni di sapere se stiamo passando una buona giornata o meno, anche se i nostri amici non sono sempre in grado di capirlo.

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Eugene van der Watt

Eugene proviene da un background di ingegneria elettronica e ama tutto ciò che è tecnologico. Quando si prende una pausa dal consumo di notizie sull'intelligenza artificiale, lo si può trovare al tavolo da biliardo.

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