Polski zespół naukowców połączył śledzenie ruchu gałek ocznych ze sztucznymi sieciami neuronowymi, by stworzyć narzędzie do wczesnej diagnostyki. wesprze wczesną diagnostykę zaburzeń psychicznych i neurologicznych. Metoda może wesprzeć wczesną diagnostykę zaburzeń psychicznych i neurologicznych.

W prace nad nową metodą diagnozy zaangażowani byli zarówno psychologowie, jak i eksperci od badań nad sztuczną inteligencją. Wśród nich znaleźli się: dr hab. Krzysztof Krejtz oraz dr hab. Izabela Krejtz z Uniwersytetu SWPS, dr Karol Chlasta z Akademii Leona Koźmińskiego oraz dr Katarzyna Wisiecka z Akademii Ekonomiczno-Humanistycznej w Warszawie. Badanie zostało opublikowane w czasopiśmie International Journal of Marketing, Communication and New Media.

Naukowcy z trzech polskich uczelni stworzyli oparty na sztucznej inteligencji system do szybkiego wykrywania zaburzeń psychicznych. W zaledwie 10 sekund wykrywa on z ruchu gałek ocznych depresję, lęki i inne zaburzenia.

W badaniu wzięło w sumie udział 101 osób – w tym pacjenci z rozpoznaną depresją, osoby z lękiem społecznym oraz osoby zdrowe (grupa kontrolna). Badani oglądali przez 10 sekund zdjęcia twarzy o różnym wyrazie emocji, a specjalne czujniki w okulografach rejestrowały ich ruchy gałek ocznych. Zebrane dane posłużyły do wygenerowania tzw. „ścieżek spojrzeń”, które następnie zostały przeanalizowane przez modele głębokich konwolucyjnych sieci neuronowych – uczących się rozpoznawania wzorców w danych wizualnych i działające na podobnej zasadzie jak ludzki mózg, czyli przetwarzając informacje warstwa po warstwie i wyszukując znaczące sygnały.

W przypadku rozróżniania depresji i lęku społecznego dokładność metody osiąga skuteczność 60-70%, ale naukowcy widzą możliwości dalszego jej zwiększenia.