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

После атак на ЦОД: Яндекс объединился с Selectel, К2Cloud и VK Cloud

Когда дата-центры повреждены, бизнесу нужны работающие сервисы, желательно без недель согласований. Яндекс договорился с Selectel, К2Cloud и VK Cloud об ускоренном размещении данных и сервисов клиентов Yandex Cloud, пострадавших от атак беспилотников.

Как сообщает ТАСС, для переноса инфраструктуры провайдеры выделили дополнительные команды специалистов, предложили гибкие финансовые условия и упростили подключение.

Задача — помочь компаниям быстрее переехать на другие площадки и сократить перебои.

Миграцией совместно занимаются команды Yandex Cloud и партнеров. В Яндексе рассчитывают сделать переход максимально быстрым и бесшовным, чтобы пострадавшие сервисы как можно скорее вернулись к нормальной работе.

Конкретные сроки переноса и параметры финансовых условий в сообщении не раскрываются, поэтому обещать всем мгновенный переезд пока рано: речь идет об организации ускоренной помощи.

Для облачного рынка это показательный момент: провайдеры, которые обычно конкурируют за заказчиков, теперь вместе помогают восстановить их инфраструктуру.

Напомним, после происшествия в Сасово Яндекс сообщил об атаке БПЛА на дата-центр в Калуге. Несколько его модулей полностью выведены из строя, поэтому часть сервисов может работать с перебоями.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru