ExplainMe:

Wyjaśnialna sztuczna inteligencja
na rzecz monitorowania cech akustycznych głosu

„Głos pacjenta wskazuje na początek epizodu depresyjnego, ponieważ tempo mowy zwolniło w ostatnim tygodniu, a ton wypowiedzi uległ znacznej zmianie.”

Powyższe zdanie jest przykładem streszczenia lingwistycznego. Streszczenia to wyrażenia w języku naturalnym, które opisują duże zbiory danych i złożone procesy ich analizy w sposób przyjazny dla człowieka. Praktyka kliniczna i najnowsze badania potwierdzają, że sposób mówienia może być sygnałem zaburzeń psychicznych lub nawrotów stanów afektywnych. Chociaż w ostatnich latach rozwinęły się aplikacje do monitorowania głosu, nie ma niezawodnego systemu wspierającego monitorowanie zdrowia na podstawie sposobu mówienia. W praktyce nadal potrzebne są łatwe w użyciu i godne zaufania narzędzia, które dzięki wykorzystaniu procesu Z-Inspection® i sztucznej inteligencji pomogą wyjaśnić, dlaczego stan pacjenta się zmienia.

Cele