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2025-07-08 17:19:00
新しい技術は、子供の頃のPTSDを特定するための表情を分析します。
子供の心的外傷後ストレス障害の診断は、難しいことで有名です。多くの人、特にコミュニケーションスキルや感情的な認識が限られている人は、彼らが感じていることを説明するのに苦労しています。
南フロリダ大学の研究者は、小児期の外傷と人工知能の専門知識を融合させることにより、これらのギャップに対処し、患者の転帰を改善するために取り組んでいます。
USF School of Social Workの教授であるAlison Salloumと、人工知能、サイバーセキュリティ、コンピューティングのためにベリーニ大学の准教授であるShaun Canavanが率いる研究者は、臨床医に子供や青年のPTSDを特定するのに役立つ客観的で費用対効果の高いツールを提供できるシステムを構築しています。
伝統的に、子供のPTSDの診断は、主観的な臨床インタビューと自己報告アンケートに依存しています。これは、認知発達、言語スキル、回避行動、または感情的抑制によって制限される可能性があります。
「これは、外傷のインタビュー中に子供の表情がどれほど激しくなったかに気づいたときに本当に始まりました」とサルームは言います。
「彼らがあまり言っていなかったときでさえ、あなたは彼らが彼らの顔に何を経験していたかを見ることができました。それは私がショーンにAIが構造化された方法でそれを検出するのに役立つかどうかについて話したときです。」
カナバン、顔の分析を専門としています 感情認識、彼の研究室で既存のツールを再利用して、患者のプライバシーを優先する新しいシステムを構築しました。このテクノロジーは、詳細を識別し、ヘッドポーズ、視点、目や口などの顔のランドマークなどの識別されたデータのみを分析します。
「それが私たちのアプローチをユニークにしている理由です」とカナバンは言います。 「私たちは生のビデオを使用していません。被験者の識別を完全に取り除き、顔の動きに関するデータのみを保持し、子供が親または臨床医と話しているかどうかを考慮します。」
に登場する研究 科学直接、参加者のプライバシーを完全に保存しながら、コンテキストを意識したPTSD分類を組み込む最初の種類です。チームは、感情的な経験を共有しながら、子供と18セッションからデータセットを作成しました。子供ごとに100分以上のビデオと約185,000フレームを含む各ビデオで、CanavanのAIモデルは、感情的な表現に関連するさまざまな微妙な顔の筋肉の動きを抽出しました。
発見は、PTSDの子供の顔の動きで明確なパターンが検出可能であることを明らかにしました。研究者はまた、臨床医主導のインタビュー中の表情は、親子の会話よりも明らかになっていることを発見しました。これは、子どもがセラピストに対してより感情的に表現力がある可能性があることを示す既存の心理研究と一致し、恥やその認知能力のために親と苦痛を共有することを避ける可能性があります。
「それがAIが貴重なサプリメントを提供できる場所です」とSalloum氏は言います。 「臨床医に取って代わるのではなく、ツールを強化します。最終的には、システムを使用して、治療セッション中に実務家にリアルタイムのフィードバックを提供し、繰り返し、潜在的に苦痛なインタビューを繰り返すことなく進捗を監視するのに役立ちます。」
チームは、性別、文化、年齢、特に未就学児からの潜在的なバイアスをさらに調べるために研究を拡大したいと考えています。そこでは、口頭でのコミュニケーションが限られており、診断がほぼ完全に親観察に依存しています。
この研究はまだ初期段階にありますが、SalloumとCanavanは潜在的なアプリケーションが広範囲に及んでいると感じています。現在の参加者の多くは、うつ病、ADHD、またはまたは 不安、現実世界のケースをミラーリングし、システムの正確性を約束します。
「このようなデータはAIシステムでは非常にまれであり、このような倫理的に健全な研究を実施したことを誇りに思っています。脆弱な科目を扱っている場合、それは重要です」とカナバンは言います。 「今、私たちはこのソフトウェアから、臨床医に情報に基づいた客観的な洞察を与える可能性が有望です。」
大規模な試験で検証された場合、新しいアプローチは、ビデオやAIなどの日常的なツールを使用してメンタルヘルスケアを将来もたらすために、子供のPTSDが診断および追跡される方法を再定義することができます。
ソース： 南フロリダ大学
#フェイス分析技術は子供のPTSDを見つけることができます