Une nouvelle approche pour identifier les symptômes de la schizophrénie

La Schizophrénie est un trouble mental grave qui touche des millions de personnes dans le monde. Ça peut provoquer une gamme de symptômes qui affectent la façon dont les gens pensent, ressentent et se comportent. Les signes courants incluent des hallucinations, des délires et une pensée désorganisée. Ces symptômes peuvent varient en intensité et rendent la communication difficile pour les personnes touchées. Cette complexité complique le diagnostic précis de la schizophrénie pour les médecins. Les méthodes actuelles reposent souvent sur le jugement humain, qui peut être inconsistante. Donc, les chercheurs cherchent des nouvelles façons d'identifier les symptômes de la schizophrénie qui soient plus objectives et fiables.

#Importance des modalités de communication

Ces dernières années, le rôle de différentes formes de communication-comme la parole, la Vidéo et le Texte-a attiré l'attention comme potentiels indicateurs de problèmes de santé mentale. Chacune de ces modalités offre des infos uniques. Par exemple, la façon de parler de quelqu'un, ses expressions faciales et les mots qu'il choisit peuvent toutes révéler des indices sur son état mental. En combinant ces différentes formes de communication, les chercheurs espèrent mieux comprendre des conditions comme la schizophrénie.

#Ce qu'on a fait

Notre approche consistait à créer un système qui analyse ensemble Audio (son), vidéo (visuel) et texte (mots). On visait à construire une méthode plus précise pour classifier des individus montrant des signes forts de schizophrénie. L'idée était d'utiliser des Modèles d'apprentissage automatique capables d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions basées là-dessus.

#Collecte de données

Pour commencer, on a rassemblé des données à travers des interviews. On a collecté des enregistrements vidéo et audio de participants, certains ayant la schizophrénie, d'autres avec de la dépression, et d'autres étaient en bonne santé. Pour notre analyse spécifique, on s'est concentré sur les sujets ayant des symptômes positifs marqués de schizophrénie. Au final, on a eu 18 participants, avec environ 19,43 heures d'enregistrements vidéo et audio de leurs sessions.

#Caractéristiques utilisées dans notre étude

On a examiné diverses caractéristiques issues des interviews. À partir des enregistrements audio, on a extrait des variables du tractus vocal, qui concernent la façon dont la bouche et la gorge produisent des sons. On a aussi analysé certains paramètres qui pourraient indiquer la qualité vocale. Ces caractéristiques aident à décrire comment les individus parlent.

Pour les enregistrements vidéo, on s'est concentré sur les expressions faciales. On a extrait des unités d'action faciale spécifiques indiquant différents états émotionnels. En étudiant comment ces deux éléments (audio et vidéo) se relient, on a créé un modèle de haut niveau qui combine les deux ensembles de caractéristiques.

Pour la partie texte, on a converti les transcriptions de discours dans un format que les modèles d'apprentissage automatique peuvent comprendre. Ça a impliqué de nettoyer le texte en enlevant les mots inutiles et en se concentrant sur les messages principaux.

#Construction de différents modèles

On a créé des modèles séparés pour analyser chaque type de données : audio, vidéo et texte. Chaque modèle fonctionne indépendamment et se concentre uniquement sur sa modalité spécifique. Après, on a développé un modèle multimodal qui combine les trois types d'infos.

#Modèle audio

Le modèle audio utilisait un design spécifique pour classifier les sujets en fonction de leurs caractéristiques vocales. On a appliqué une méthode qui permet au modèle d'apprendre à partir des enregistrements sonores et de prendre des décisions en conséquence.

#Modèle vidéo

Le modèle vidéo a analysé les expressions faciales capturées dans les enregistrements. Il a utilisé une approche similaire pour classifier les sujets en fonction de leurs caractéristiques visuelles.

#Modèle texte

Pour le modèle texte, on a utilisé une technique qui prend en compte à la fois les mots individuels et comment ils s'assemblent dans les phrases. Ça aide le modèle à comprendre le contexte dans lequel les mots sont utilisés.

#Combinaison des modèles

Le modèle multimodal intègre les résultats des modèles audio, vidéo et texte. Il traite les infos de toutes les trois sources pour faire une classification finale. Ça permet au modèle de considérer plusieurs perspectives, ce qui en fait un outil plus solide pour identifier la schizophrénie.

#Expérimentations avec différentes approches

On a mené plusieurs expériences pour affiner nos modèles. Ça impliquait de tester différentes configurations et caractéristiques pour voir quelles combinaisons fonctionnaient le mieux. On s'est spécifiquement penché sur la durée des segments audio et vidéo et on a testé différentes longueurs pour trouver celle qui est optimale.

#Évaluation des modèles

Pour évaluer les performances de nos modèles, on a utilisé une méthode appelée validation croisée. Cette technique utilise différents segments de données pour s'assurer que les modèles sont correctement entraînés tout en permettant un test équitable.

#Résultats de performance

Notre système multimodal a montré une amélioration significative par rapport aux approches précédentes qui n'utilisaient qu'un ou deux types de données. En combinant audio, vidéo et texte, on a pu obtenir une meilleure précision dans l'identification des sujets avec schizophrénie.

#Traitement des erreurs de classification

Bien que nos modèles aient généralement bien performé, on a aussi examiné les cas où ils ont fait des erreurs. En se concentrant sur les données textuelles, on a trouvé des motifs spécifiques dans les erreurs de classification. Beaucoup des contrôles sains qui ont été mal identifiés comme ayant la schizophrénie avaient une cohérence plus faible dans leur discours-un signe que leurs conversations étaient moins organisées.

#Importance des résultats

Notre travail souligne la valeur des approches multimodales dans l'évaluation de la santé mentale. En examinant ensemble l'audio, la vidéo et le texte, on peut mieux capturer les nuances de communication qui peuvent indiquer des problèmes de santé mentale sérieux. Cette méthode offre une direction prometteuse pour la recherche future, surtout pour comprendre et diagnostiquer la schizophrénie de manière plus efficace.

#Directions futures

Pour l'avenir, on prévoit d'élargir notre recherche pour inclure une gamme plus large de cas de schizophrénie, pas seulement ceux avec des symptômes positifs forts. De plus, on espère explorer des caractéristiques avancées dans le traitement de la parole qui peuvent encore améliorer nos modèles.

En plus, on vise à comprendre comment chaque type de données contribue aux prédictions finales. En analysant quelles caractéristiques ont le plus de poids dans la prise de décision, on pourra mieux informer les cliniciens et potentiellement améliorer leurs outils d'évaluation.

#Conclusion

En résumé, notre recherche montre que combiner les données audio, vidéo et texte peut conduire à une identification plus précise des symptômes de schizophrénie. L'utilisation de mécanismes d'attention permet à notre modèle multimodal de tirer parti des forces de chaque modalité de manière efficace. Nos résultats laissent entrevoir un avenir où la technologie peut aider les professionnels de la santé mentale à prendre des décisions plus éclairées, améliorant finalement les résultats pour ceux avec des troubles mentaux.