ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

Подпишитесь на новости

Security Vision представила портал самооценки ИБ для холдингов

У одной «дочки» требования выполнены, у другой — замечания годами гуляют по почте, у третьей отчет живет в отдельной таблице. Security Vision представила Self-Assessment — портал, который собирает самооценку информационной безопасности всей группы компаний в одном месте и помогает контролировать устранение проблем.

Как заявляет разработчик, Security Vision SA охватывает весь цикл: от подготовки требований и рассылки опросных листов до расчета результатов и контроля корректирующих мероприятий. Головная организация получает сводную картину по дочерним структурам и отдельным системам.

Требования можно загружать, объединять в шаблоны, распределять по направлениям и хранить с учетом версий. Оценки запускаются по расписанию либо под конкретную задачу, а вопросы назначаются ответственным специалистам.

Ответы и обоснования проходят валидацию. Затем система рассчитывает результат по выбранной методике, включая собственную методологию организации. Если выполнение требования можно определить по метрикам, после настройки критериев поддерживается автоматическое заполнение ответа.

Дальше начинается самое полезное: невыполненные требования превращаются в план действий с ответственными, сроками и статусами. Руководство видит, какие компании исправляют замечания, а где работа зависла. Отчет «проблемы выявлены» получает продолжение — кто и когда их устранит.

Для анализа предусмотрены отчеты и интерактивные дашборды с детализацией до конкретной организации или системы. Также портал позволяет вести реестр внутренних нормативных документов, сохранять их версии и уведомлять сотрудников об ознакомлении.

По замыслу компании, единая методология должна сократить ручное сведение данных и помочь распределять ресурсы по приоритетам. Первую демонстрацию SA Security Vision проведет 27-28 октября на SOC Forum.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru