ExplainMe: Wyjaśnialna sztuczna inteligencja na rzecz monitorowania cech akustycznych głosu (ang. "Explainable Artificial Intelligence for Monitoring Acoustic Features extracted from Speech")

Rozpoznawanie zaburzeń psychicznych po zmianie głosu pacjenta za pomocą wyjaśnialnej sztucznej inteligencji

Dr hab. Katarzyna Kaczmarek-Majer, prof. IBS PAN z Instytutu Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk w Warszawie wraz z zespołem pracuje nad narzędziem ExplainMe. To aplikacja oparta na wyjaśnianej sztucznej inteligencji, która monitoruje cechy akustyczne głosu, takie jak barwa, wysokość, czy tempo wypowiedzi, po to, żeby pomóc lekarzom w szybkim diagnozowaniu zaburzeń afektywnych. W dalszej perspektywie jest wykorzystanie tej technologii do wykrywania także zaburzeń nastroju. Przełomem jest użycie w tym celu wyjaśnialnej sztucznej inteligencji, czyli takiej, która potrafi wyjaśnić użytkownikowi swoje procesy. A zrozumienie działania algorytmów zwiększa zaufanie do rezultatów dostarczanych przez dany model AI.

Prace nad narzędziem ExplainMe są finansowane przez Fundację na rzecz Nauki Polskiej w ramach działania FIRST TEAM w programie Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki 2021-2027 (FENG). „Badania w tym kierunku prowadzimy już od 2016 r., kiedy rozpoczęliśmy za zgodą Komisji Bioetycznej, dwa badania kliniczne z udziałem dużej grupy pacjentów cierpiących na chorobę afektywną dwubiegunową. Uczestnicy badania mieli w telefonach aplikację, która rejestrowała ich sposób mówienia i porównując te dane z wynikami testów psychiatrycznych, mogliśmy ocenić, jakie zmiany w głosie są sygnałem nasilenia czy nawrotu choroby. Uzyskane przez nas wyniki były zgodne z wynikami opisywanymi w literaturze. To zachęciło nas do podjęcia wyzwania zaprojektowania algorytmów sztucznej inteligencji, które mogłyby wspierać lekarzy w monitorowaniu stanu zdrowia swoich pacjentów i szybszym reagowaniu, jeśli zaczyna dziać się coś niepokojącego” – mówi dr hab. Katarzyna Kaczmarek-Majer.

Na rynku istnieją już systemy sztucznej inteligencji, oparte na analizie głosu, które pomagają monitorować stan zdrowia pacjentów cierpiących m.in. na zaburzenia afektywne, charakteryzujące się pojawiającymi się epizodami depresyjnymi, maniakalnymi bądź mieszanymi. W momencie, gdy taki epizod się zaczyna, aplikacja generuje alarm. Ale żaden z tych modeli nie tłumaczy ani lekarzowi, ani pacjentowi, dlaczego alarm został wygenerowany. To sprawia, że zaufanie użytkowników do takiej aplikacji jest ograniczone.

„Z tego powodu naszym celem jest opracowanie algorytmów wyjaśnialnej sztucznej inteligencji. To będzie wyróżniało nasze narzędzie spośród innych wiążących zmiany cech akustycznych głosu z zburzeniami psychicznymi. Nasze algorytmy nie tylko pomogą zidentyfikować zmiany w samopoczuciu i stanie psychicznym pacjenta, ale także wyjaśnią, w przyjazny dla człowieka sposób, dlaczego generowany jest alarm. Jego wyjaśnieniem będą zdania w języku naturalnym, np. – głos pacjenta wskazuje na początek epizodu depresyjnego, ponieważ w ostatnim tygodniu tempo mówienia uległo spowolnieniu i istotnie zmienił się ton wypowiedzi. A zatem lekarz otrzyma dodatkowe, ważne informacje. W miarę rozwoju naszej aplikacji sądzimy, że będzie ona mogła być pomocna także dla psychiatrów, którzy dzięki niej będą mogli monitorować zmiany nastroju u swoich podopiecznych” – precyzuje dr hab. Katarzyna Kaczmarek-Majer.

Projekt ExplainMe jest realizowany we współpracy z naukowcami z ośrodków zagranicznych oraz z partnerem biznesowym, zainteresowanym komercjalizacją tego narzędzia.

„Tworzymy bardzo konkretne oprogramowanie, ale jednocześnie jesteśmy mocno przekonani do ogólnej koncepcji projektu czyli do technologii wyjaśnialnych algorytmów AI. Sądzę, że ten rodzaj sztucznej inteligencji ma bardzo duży potencjał wdrożeniowy, a nasze badania służą rozwojowi tej nowej technologii” – dodaje naukowczyni.

Katarzyna Kaczmarek-Majer ukończyła podwójne studia magisterskie na kierunku informatyka oraz na kierunku matematyka na Wydziale Matematyki i Informatyki na Uniwersytecie im. Adama Mickiewicza w Poznaniu. Następnie rozpoczęła studia doktoranckie w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk w Warszawie, podczas których uczestniczyła także w międzynarodowym programie doktoranckim i odbyła dwa półroczne staże zagraniczne w renomowanych ośrodkach badawczych w Niemczech i w Hiszpanii. Po obronie – z wyróżnieniem – doktoratu dr Katarzyna Kaczmarek-Majer odbyła dwa międzynarodowe staże badawcze: na Uniwersytecie w Hasselt w Belgii i na Uniwersytecie w Bari we Włoszech, a także staż w Instytucie Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk w Warszawie. W latach 2021-2023 była dodatkowo zatrudniona w ramach projektu ,,NeuroSmog: Determining the impact of air pollution on the developing brain" w Instytucie Ochrony Środowiska Państwowego lnstytutu Badawczego w Warszawie. Jest autorką licznych publikacji i wystąpień konferencyjnych.