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.

МВД: данные 15 тысяч россиян из Глаза Бога позже использовали мошенники

После закрытия Telegram-бота «Глаз Бога» правоохранители получили доступ к его последним данным и обнаружили закономерность. Как рассказал на ПМЭФ заместитель главы МВД Андрей Храпов, только за один месяц через сервис собирали информацию о 15 тысячах человек, которые впоследствии стали жертвами мошенников.

Общий ущерб по этим эпизодам составил около 13 млрд рублей. По словам Храпова, после ликвидации бота в январе 2025 года удалось проанализировать массив данных, которым пользовались клиенты сервиса.

Выяснилось, что всего за один месяц через «Глаз Бога» была продана информация примерно о миллионе человек.

Причём речь шла не просто о номере телефона или адресе электронной почты. Покупатели получали целые цифровые досье: сведения о банковских картах, используемых маркетплейсах, пунктах выдачи заказов, поездках, авиаперелётах, номерах телефонов и других аспектах повседневной жизни.

Как отметил представитель МВД, для мошенников такая информация становится идеальной подготовкой к атаке.

«Люди, готовясь к атаке, недорого покупают все данные о человеке: в каких банках у него открыты счета, какие у него есть телефоны, с кем и куда он летал, когда перемещался, какими маркетплейсами пользуется, где ближайший пункт выдачи», — пояснил Храпов.

По сути, злоумышленникам больше не нужно долго собирать информацию по крупицам. Достаточно купить готовую подборку данных и использовать её для убедительных звонков, сообщений и других схем социальной инженерии.

История с «Глазом Бога» в очередной раз показывает, почему утечки данных остаются одной из главных проблем цифровой безопасности. Когда мошенник знает, где вы заказываете товары, какими банками пользуетесь и куда недавно летали, придумать правдоподобную легенду для обмана становится гораздо проще.

А судя по цифрам МВД, спрос на такие сведения был более чем серьёзным: за месяц через сервис прошли данные около миллиона человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru