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.

Минтруду не удалось оспорить штраф за утечку данных

Министерству труда не удалось оспорить в Верховном суде штраф за утечку персональных данных сотрудников и членов их семей. Ранее административное наказание было назначено судами нижестоящих инстанций. Основным аргументом ведомства стало то, что причиной инцидента стала халатность внешнего подрядчика.

Объём утечки оказался относительно небольшим — около 1400 записей. Однако в открытый доступ попали наиболее востребованные на теневом рынке сведения, включая номера паспортов и реквизиты банковских карт.

Мировой судья оштрафовал Минтруд на 100 тыс. рублей. Ведомство попыталось оспорить решение, настаивая, что ответственность за защиту данных лежала на подрядной организации, а значит, само министерство следует считать пострадавшей стороной. В итоге спор дошёл до Верховного суда.

Верховный суд подтвердил, что именно Минтруд является оператором персональных данных и несёт полную ответственность за их защиту, включая контроль за действиями подрядчиков. Суд указал, что ведомство не приняло необходимых мер для обеспечения безопасности инфраструктуры, а о факте утечки узнало лишь после запроса контролирующего органа. Кроме того, был нарушен установленный порядок уведомления о компьютерных инцидентах, что также образует состав административного правонарушения.

Руководитель практики защиты данных Stonebridge Legal Денис Бушнев в комментарии для радиостанции «Коммерсантъ FM» назвал решение Верховного суда логичным продолжением сложившейся правоприменительной практики и разъяснений Роскомнадзора:

«Есть оператор и есть подрядчики оператора — так называемые обработчики или лица, действующие по поручению. Переложить ответственность на таких обработчиков не получится: оператор отвечает за всё. Верховный суд фактически подвёл черту под этим вопросом. Резонанс делу придаёт то, что в нём фигурирует Минтруд. При этом размер штрафа оказался сравнительно небольшим».

«Минтруд, имея возможность провести аудит, ничего не предпринял. Если бы были представлены акты проверок, ответственность можно было бы попытаться переложить на подрядчика, но для этого необходимо выполнить ряд мер. В выигрыше оказываются юристы, которые убеждают клиентов выстраивать корректную систему работы: раньше им не хватало наглядного судебного примера. Теперь он есть — с конкретным штрафом, да ещё в отношении госструктуры. А выигрывают и те, кто заранее выстроил процессы и “подстелил соломку”», — отметила руководитель практики комплаенса юридической фирмы LCH.LEGAL Елена Шершнева.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru