تُرجمت هذه الصفحة تلقائيًا من اللغة التركية. اقرأ النص الأصلي

هذه الصفحة ملخص باللغة التركية أُعدّ بمساعدة الذكاء الاصطناعي لدراسة قُدّمت في المؤتمر العالمي السادس والعشرين للطب النفسي. تعود ملكية الدراسة إلى المؤلفين الذين قدّموها؛ وللاستشهاد بها، يُرجى الرجوع إلى المصدر الأصلي.

EV0460

الكشف عن الاكتئاب بلغات متعددة عبر تحليل الكلام باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)

MULTILINGUAL DEPRESSION DETECTION USING CNN-BASED SPEECH ANALYSIS

كشفت شبكة عصبية التفافية دُرِّبت على خصائص مخطط طيف ميل عن الاكتئاب في بيانات الكلام بالصينية والإنجليزية، بدرجتي F1 بلغتا 0,84 و0,74 في النموذجين أحاديي اللغة، وظل أداء النموذج المشترك متعدد اللغات، الذي دُمجت فيه مجموعتا البيانات، ضمن نطاق أداء النموذجين أحاديي اللغة.

الهدف هو إظهار جدوى الكشف عن الاكتئاب بالاعتماد على الكلام بصورة مستقلة عن اللغة، من خلال دراسة العلاقة بين الكلام واللغة والاكتئاب. استُخدمت مجموعتا بيانات: مجموعة DAIC-WOZ باللغة الإنجليزية (189 شخصًا، مع درجة على استبيان صحة المريض ذي البنود الثمانية PHQ-8 يحددها اختصاصي علم نفس لكل ملف صوتي)، ومجموعة بيانات باللغة الصينية (212 مشاركًا؛ 168 مصابًا بالاكتئاب و44 من الأصحاء؛ استُخدم مقياس هاملتون لتقييم الاكتئاب HAMD لتقدير الشدة). وفقًا للجدول 1، تضم المجموعة الإنجليزية 56 مشاركًا مصابًا بالاكتئاب و133 من الأصحاء، وتضم المجموعة الصينية 168 مشاركًا مصابًا بالاكتئاب و44 من الأصحاء، وتضم المجموعة المدمجة 224 مشاركًا مصابًا بالاكتئاب و177 من الأصحاء؛ ولا تتوافق العبارة الواردة في نص الملصق، التي تشير إلى 146 مصابًا بالاكتئاب و43 من الأصحاء، مع هذا الجدول؛ وقد استُخدمت في التحليلات 6325 عينة مدة كل منها 5 ثوانٍ في كل خلية. أُزيلت فترات الصمت من التسجيلات الصوتية وقُسِّمت التسجيلات إلى مقاطع مدتها 5 ثوانٍ، وطُبِّقت تقنية زيادة عينات فئة الأقلية اصطناعيًا (SMOTE) وتعزيز البيانات لمعالجة اختلال توازن البيانات، ثم أُدخلت خصائص مخطط طيف ميل إلى شبكة عصبية التفافية (CNN)؛ وحُسبت الحساسية (الاستدعاء)، والنوعية، والإحكام (precision)، ودرجة F1، والدقة الإجمالية (accuracy). في النموذجين أحاديي اللغة، بلغت الدقة الإجمالية للصينية 0,85، والحساسية 0,79، والنوعية 0,90، والإحكام 0,89، ودرجة F1 مقدار 0,84؛ أما الإنجليزية فبلغت الدقة الإجمالية 0,73، والحساسية 0,78، والنوعية 0,68، والإحكام 0,70، ودرجة F1 مقدار 0,74. وباستخدام استراتيجية النموذج اللغوي المشترك، التي دُمجت فيها مجموعتا البيانات في التدريب والاختبار، بلغت الدقة الإجمالية على مجموعة الاختبار المدمجة 0,74 ودرجة F1 مقدار 0,75؛ وفي الاختبار بالصينية وحدها بلغت الدقة الإجمالية 0,64 ودرجة F1 مقدار 0,66؛ وفي الاختبار بالإنجليزية وحدها بلغت الدقة الإجمالية 0,84 ودرجة F1 مقدار 0,84. ويشير المؤلفون إلى أن أداء النموذج متعدد اللغات ظل ضمن النطاق المرصود للنموذجين أحاديي اللغة، وأن النموذج المشترك استفاد من دمج المعلومات عبر اللغات، لكنه قد يتأثر بالفروق بين مجموعات البيانات الخاصة بكل لغة. وتتمثل الدلالة السريرية في أن نماذج التعلم العميق متعددة اللغات قد تسهم في التحري عن مشكلات الصحة النفسية ودعم المتابعة طويلة الأمد، ولا سيما عند عدم توافر مدونة كلامية خاصة بالاكتئاب بتلك اللغة لاستخدامها في التدريب.

جميع ملخصات WCP 2026