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.

Торвальдс подтвердил: Linux Kernel 7.0 почти готов и ускорит игры

Релизы ядра Linux долгое время интересовали в основном серверных администраторов и энтузиастов. Но с ростом популярности Steam Deck, SteamOS и игровых компьютеров на Linux ситуация меняется. И грядущий Linux Kernel 7.0 как раз из тех обновлений, на которые стоит обратить внимание не только серверщикам.

Как сообщает Phoronix, новая версия ядра принесёт целый набор улучшений производительности.

Большая часть изменений по-прежнему ориентирована на серверные нагрузки, но есть и новшества, которые потенциально улучшат отзывчивость системы и игровой опыт.

Самой интересной функцией называют TIP Time Slice Extension. Она позволяет приложению временно попросить у планировщика ядра немного дополнительного процессорного времени, если в данный момент выполняется критически важная задача.

Проще говоря, если игра или аудиоприложение понимает, что его вот-вот «прервут» в самый неподходящий момент, оно может вежливо попросить: «подожди секунду, я почти закончил». В теории это должно привести к более плавной работе тяжёлых приложений, снижению фризов и, возможно, к улучшению 1% low FPS в играх. Практику, правда, покажут только реальные тесты.

Ещё одно важное изменение — новый механизм управления памятью под названием sheaves. Формально он рассчитан на серверы, но может быть полезен и на десктопах.

Многие ресурсоёмкие приложения и игры постоянно выделяют и освобождают память, что иногда приводит к скачкам задержек при высокой нагрузке на CPU. Оптимизации sheaves потенциально помогут сгладить такие пики и сделать поведение системы более стабильным.

Для серверных сценариев в Linux Kernel 7.0 тоже много интересного:

  • Open Tree Namespace ускоряет создание контейнеров в Docker, Kubernetes и микросервисах;
  • улучшения в IO_uring и zero-copy networking снижают нагрузку на CPU при высоких скоростях сети (10 Гбит/с и выше);
  • дополнительная настройка планировщика помогает веб- и базам данных ровнее переживать пиковые нагрузки.

Если всё пойдёт по плану, Ubuntu 26 LTS может получить новое ядро уже в апреле. Примерно в те же сроки ожидается Fedora 44.

Ну и да — в Linux Kernel 7.0 наконец-то можно будет менять логотип Tux при загрузке. Мелочь, а приятно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru