Искусственный интеллект выявляет депрессию по стилю вождения
Искусственный интеллект может выявлять депрессию по привычкам вождения, сообщает исследование. Новые исследования показывают, что стиль вождения пожилых людей может служить тонким индикатором их психического здоровья, открывая двери для инновационных инструментов скрининга депрессии. Два связанных исследования, последнее из которых опубликовано в журнале npj Digital Medicine, изучили связь между стилем вождения и депрессией у пожилых людей. Выводы показывают, что изменения в поведении за рулем, которые могут быть обнаружены с помощью обыденных технологий, могут быть проанализированы с помощью искусственного интеллекта для выявления пожилых людей, которые могут испытывать депрессию — состояние, которое часто остается незамеченным в этой возрастной группе.
«Пожилые люди водят машины дольше, но мы мало знаем о том, как психические расстройства, такие как большая депрессия, влияют на реальное поведение за рулем», — сказал автор исследования Ганеш М. Бабуал, адъюнкт-профессор Вашингтонского университета в Сент-Луисе и директор проекта DRIVES.
«Поскольку депрессия связана с когнитивными и моторными нарушениями, мы хотели выяснить, проявляют ли пожилые водители с большой депрессией рискованные стили вождения, которые могут повлиять на безопасность и независимость. Понимание этих стилей крайне важно для разработки вмешательств, которые помогут пожилым людям поддерживать мобильность, минимизируя риски.»
Исследователи вначале провели исследование, чтобы понять, как депрессия может влиять на реальное поведение за рулем пожилых людей в их повседневной жизни. В этом первоначальном исследовании участвовали 395 человек, некоторые из которых были диагностированы с большой депрессией, а другие — без. Все участники были старше 65 лет и входили в более широкий, продолжающийся проект, изучающий старение, вождение и депрессию в Вашингтонском университете в Сент-Луисе.
Группа с депрессией состояла из 85 человек, у которых был установлен диагноз большой депрессии клиницистом или которые набрали высокие баллы в опроснике по депрессии, называемом PHQ-9. Контрольная группа включала 310 человек без диагноза депрессии.
Участники прошли клинические обследования, включая Оценку старческой деменции (CDR) для оценки когнитивных функций, и выполнили нейропсихологические тесты для измерения различных аспектов мышления и памяти. Ключевым моментом было то, что у всех участников было установлено небольшое устройство в их личных автомобилях. Это устройство, подключенное к компьютерной системе автомобиля, использовало GPS-технологию для непрерывной записи их стиля вождения с течением времени, фиксируя такие данные, как скорость, местоположение и события, такие как резкое торможение или резкие повороты. Исследователи собрали эти данные о вождении в течение определенного времени, а затем проанализировали их, чтобы посмотреть, существуют ли заметные различия в стилях вождения у тех, кто страдает от депрессии, и у тех, кто не страдает.
Первое исследование показало, что пожилые люди с депрессией проявили отличительные модели вождения по сравнению с теми, кто не страдает депрессией. Несмотря на то, что в начале исследования не было значительных различий в их оценках когнитивных тестов, те, кто страдал от депрессии, проявили более рискованное поведение за рулем с течением времени. В частности, они чаще всего резко тормозили и резко поворачивали во время поездок. Также они продемонстрировали менее предсказуемые маршруты и ездили по более широкому кругу мест.
Интересно, что в начале исследования группа с депрессией показала склонность к превышению скорости и провела больше времени за рулем в целом. Эти выводы указывают на то, что депрессия действительно связана с изменениями в поведении за рулем, которые могут потенциально увеличить риск аварий. Важно отметить, что эти различия в поведении вождения были замечены, даже принимая во внимание использование препаратов, которые могли повлиять на вождение, что указывает на то, что сама депрессия являлась значительным фактором.
«Мы ожидали некоторого влияния большой депрессии на вождение, но были удивлены масштабом рискованных действий, включая увеличенные расстояния вождения и непредсказуемость в направлениях», — сообщил Бабуал PsyPost. «Вместо того чтобы самостоятельно регулировать свое вождение, как это делают многие пожилые люди, когда сталкиваются с когнитивными или физическими проблемами, те, кто страдают от большой депрессии, продолжали проявлять рискованные стили вождения с течением времени. Это предполагает, что депрессия может снижать осознание функциональных изменений, что имеет важные последствия для безопасности.»
Учитывая эти выводы, исследователи затем провели второе исследование, чтобы узнать, можно ли использовать искусственный интеллект для автоматического выявления депрессии у пожилых людей на основе их данных о вождении. Это последующее исследование использовало машинное обучение, вид искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам учиться на данных без явного программирования. Для этого исследования они проанализировали двухлетние данные о вождении 157 пожилых людей, включая 81 с диагнозом большой депрессии и 76 без. Участники были набраны из того же продолжающегося исследовательского проекта и соответствовали подобным критериям, как и в первом исследовании. Данные о вождении были собраны с использованием тех же GPS-устройств в их автомобилях.
В дополнение к данным о вождении исследователи также собрали информацию о демографии, например, о возрасте, поле и уровне образования, а также о приеме медикаментов, включая информацию о том, принимают ли участники антидепрессанты и об общем количестве различных препаратов, которые они использовали. Затем они обучили модели машинного обучения, в частности, используя метод, называемый Extreme Gradient Boosting (XGBoost), а также логистическую регрессию, чтобы увидеть, могут ли эти модели научиться различать депрессию и отсутствие депрессии у пожилых людей на основе их данных о вождении и другой информации. Они протестировали различные модели, некоторые использовали только данные о вождении, некоторые добавляли демографическую информацию, а другие включали данные о лекарствах.
Модели машинного обучения смогли точно выявить депрессию на основе данных о вождении. Лучшая модель, которая сочетала в себе характеристики вождения с информацией о общем количестве принимаемых участниками медикаментов, достигла высокого уровня точности в различении между депрессивными и недепрессивными индивидами. Эта топовая модель правильно идентифицировала людей с депрессией в 90% случаев и точно определила тех, кто не страдал от депрессии, в 82% случаев.
Характеристики вождения, которые были наиболее важными для выявления депрессии, включали частоту резких поворотов и резкого торможения, а также количество поездок различной длины. Удивительно, но добавление демографической информации, такой как возраст, пол и уровень образования, не улучшило работу моделей и в некоторых случаях даже сделало их менее точными. Это предполагает, что поведение за рулем и использование медикаментов являются более сильными индикаторами депрессии у пожилых людей, чем факторы демографии.
«Депрессия у пожилых людей — это не только настроение — она также может влиять на сложные повседневные действия, такие как вождение», — сказал Бабуал. «Это подчеркивает важность регулярного скрининга на депрессию и целенаправленных вмешательств для поддержания безопасных привычек вождения, поддерживая независимость пожилых людей.»
Смотрим в будущее, исследователи предлагают, чтобы последующие исследования включали более крупные группы участников и длительное наблюдение за ними. Они также рекомендуют включить более детальную информацию о здоровье, такую как электронные медицинские записи, и исследовать более продвинутые методы искусственного интеллекта для дальнейшего повышения точности детекции депрессии. Будущие исследования могут также исследовать, как лучше всего обеспечить, чтобы данные о вождении действительно отражали поведение предполагаемого участника.
«Хотя наше исследование дает ценные идеи, оно не устанавливает причинно-следственную связь — большая депрессия связана с изменениями в поведении за рулем, но мы не можем заключить, что депрессия напрямую вызывает эти изменения», — отметил Бабуал. «Кроме того, наша выборка в основном состояла из лиц, не относящихся к испаноязычной группе, поэтому необходимо провести дополнительные исследования, чтобы изучить эти эффекты в более разнообразных и репрезентативных популяциях. Мы также не отслеживали изменения в симптомах депрессии с течением времени, что может повлиять на поведение за рулем.»
«Мы стремимся уточнить стратегии выявления пожилых людей, находящихся под риском небезопасного вождения из-за психических расстройств, таких как большая депрессия. Будущие исследования будут исследовать, могут ли вмешательства — такие как когнитивная терапия, управление медикаментами или изменения в вождении — помочь снизить эти риски. В конечном итоге мы надеемся разработать клинические и политические рекомендации, которые уравновесят безопасность с необходимостью мобильности и независимости.»
«Наши выводы подчеркивают необходимость всеобъемлющего подхода к безопасности пожилых водителей, включая оценку психического здоровья», — добавил Бабуал. «Депрессию можно лечить, и ее проактивное решение может повысить безопасность за рулем и общее благополучие. Мы призываем пожилых людей и их семьи обсуждать вопросы вождения с поставщиками медицинских услуг и исследовать ресурсы для безопасной мобильности.»
Данное исследование «Выявление большой депрессии у пожилых людей с помощью естественного поведения за вождением и машинного обучения» было проведено Чен Ченом, Дэвидом С. Брауном, Нуром Аль-Хаммади, Саехом Баятом, Анной Дикерсон, Брендой Врклян, Мэтью Блейком, Ици Цзу, Жан-Франсуа Трани, Эриком Дж. Лензе, Дэвидом Б. Карром и Ганешем М. Бабулалом.