Deteksi Depresi Pada Anak dengan Kecerdasan Buatan

June 04, 2019 | Helmi

Memahami keinginan atau masalah pada anak kadang menjadi hal yang sukar dimengerti oleh orang tua. Namun kini, sepertinya para orang tua dapat lebih memahami emosi anak-anak mereka berkat hadirnya sebuah perangkat pintar baru.

Perangkat pintar ini merupakan sebuah teknologi yang dapat membaca pola bicara anak-anak kecil dan memprediksi tanda-tanda kecemasan ataupun depresi.

Sebuah studi baru diterbitkan oleh Journal of Biomedical and Health Informatics menunjukkan sebuah algoritma dari mesin pembelajaran dan kecerdasan buatan yang dapat membantu mempercepat diagnosis dan perawatan bagi anak-anak yang memiliki tanda-tanda depresi.

Para psikolog mengatakan bahwa anak-anak di bawah usia delapan tahun umumnya tidak dapat mengartikulasikan penderitaan emosional mereka dengan baik. Kesulitan untuk memahami keadaan mental ini dapat berimbas pada meningkatnya jumlah anak-anak yang mengalami depresi tapi tidak terdeteksi.

“Kami perlu tes yang cepat dan obyektif untuk memahami anak-anak ketika mereka merasa menderita. Mayoritas anak-anak di bawah delapan tahun sulit terdiagnosis,” ujar Ellen McGinnis, lead author of the study and a clinical psychologist at the University of Vermont Medical Center's Vermont Center for Children, Youth and Families.

Para peneliti mengatakan bahwa diagnosis dini kondisi mental sangat penting karena anak-anak dapat merespons pengobatan dengan baik, sebab otak mereka masih dalam tahap perkembangan. Tetapi ketika tidak diobati, mereka berisiko mengalami penyalahgunaan zat dan kemungkinan melakukan percobaan bunuh diri.

YesDok Ads

Untuk studi tersebut, para peneliti menggunakan Trier-Social Stress Test yang memicu perasaan stres dan kecemasan pada 71 anak berusia tiga hingga delapan tahun. Para peserta diminta mengimprovisasi sebuah cerita, yang nantinya akan dinilai berdasarkan seberapa menariknya.

Para peneliti hanya memberikan umpan balik netral atau negatif selama pidato masing-masing anak.

"Tugas ini dirancang untuk membuat stres, dan untuk menempatkan mereka dalam pola pikir bahwa seseorang menilai mereka," kata McGinnis.

Tim peneliti kemudian menggunakan algoritma mesin pembelajaran untuk menganalisis rekaman audio dari setiap cerita anak dan membandingkan hasilnya dengan diagnosis awal pada anak. Mereka menemukan bahwa alat itu secara efektif mampu mendiagnosis dengan akurasi mencapai 80 persen. Algoritma ini hanya membutuhkan beberapa detik untuk memproses data dan memberikan diagnosis.

Para peneliti berencana untuk mengembangkan algoritma analisis wicara menjadi alat skrining universal dan menawarkannya untuk penggunaan klinis. Algoritme dapat digunakan pada aplikasi smartphone untuk merekam dan menganalisis hasil dengan sesegera mungkin.

YesDok Ads