Специалисты Новосибирского государственного университета представили автоматизированную систему выявления депрессивных расстройств на основе акустического анализа речи. Разработанный цифровой прототип охватывает полный цикл обработки данных – от записи аудио до визуализации результатов.
Нейросетевая модель, обученная на базе свыше 90 интервью, классифицирует речевые образцы по четырем градациям депрессии: от нормы до тяжёлой степени. По словам старшего преподавателя вуза Марины Злобиной, методика особенно перспективна для врачей первичного звена при скрининге маскированной депрессии, проявляющейся соматическими симптомами.
Ключевое преимущество технологии – объективность оценки без влияния социальной желательности, характерной для опросников. Точность алгоритма сопоставима с показателями международных аналогов. Авторы отмечают возможность адаптации системы для диагностики других психических расстройств и интеграции дополнительных модальностей, включая анализ мимики. Проект реализован в рамках программы «Приоритет 2030».
