Автоматизация выделения невербальных и вербальных признаков при диагностике психических расстройств

Название НИОКТР	Автоматизация выделения невербальных и вербальных признаков при диагностике психических расстройств
Аннотация	В условиях роста бремени психических расстройств, таких как депрессия, шизофрения, потребность в информативных и доступных методах их диагностики становится критически важной. Согласно данным ВОЗ, каждый четвертый человек в мире сталкивается с психическими или неврологическими нарушениями в течение жизни, однако до 75% случаев остаются недиагностированными из-за недостатка специалистов, стигматизации или субъективности клинических оценок. Традиционные методы, основанные на опросниках и интервью, часто зависят от квалификации врача и способности пациента точно описать симптомы, что затрудняет раннее выявление патологий. Развитие цифровой медицины, внедрение телемедицинских платформ и запрос на персонализированные подходы к лечению требуют создания технологий, способных анализировать комплексные биомаркеры — от речевых паттернов и двигательной активности до физиологических показателей. Такие решения могли бы повысить точность диагностики и предоставить выделенные информативные признаки заболевания. Современные инструменты поведенческой диагностики психических расстройств фрагментированы: одни методы фокусируются на анализе речи через NLP-алгоритмы, другие — на отслеживании мимики или двигательных стереотипов с помощью компьютерного зрения, третьи — на интерпретации нейро- и психофизиологических показателей. Однако изолированное использование этих подходов не учитывает системный характер психических нарушений, где симптомы проявляются в комплексе. Например, снижение когнитивной гибкости при депрессии может влиять на речь, моторику и вегетативные реакции одновременно, но существующие системы не выявляют такие взаимосвязи. Субъективность ручных шкал оценки и отсутствие адаптации алгоритмов к культурным, возрастным и индивидуальным особенностям пациентов дополнительно снижают надежность результатов, особенно в случаях ко- и мультиморбидности. Разрабатываемая технология преодолевает разрозненность данных за счёт интеграции мультимодальных биомаркеров — речевых, двигательных и физиологических — в единую диагностическую модель. Научная новизна проекта заключается в создании алгоритмов машинного обучения, которые выявляют скрытые взаимосвязи между разнородными признаками, такими как корреляция между изменениями речи, снижением вариативности жестов и изменениями паттернов дыхания при шизофрении. Для этого используется гибридная архитектура, сочетающая глубинное обучение для обработки неструктурированных данных (аудио, видео) с методами анализа временных рядов для физиологических сигналов. Практическая значимость технологии проявляется в её универсальности: решение может быть внедрено в виде готового приложения, которое в совокупности с доступным оборудованием позволит реализовать клинические системы поддержки принятия решений. Это не только ускоряет постановку диагноза, но и обеспечивает преемственность наблюдения, фиксируя динамику состояния пациента в реальном времени. Объединение мультимодальных данных в единый аналитический контур создаёт основу для персонализированной психиатрии, где лечение адаптируется не только к диагнозу, но и к уникальным биоповеденческим профилям пациентов.
Доступ к ОКОГУ исполнителя	False
Количество связанных РИД	0
Количество завершенных ИКРБС	0
Сумма бюджета	2400.0
Дата начала	2025-05-20
Дата окончания	2025-10-31
Номер контракта	1-КК
Дата контракта	2025-05-19
Количество отчетов	1
УДК	004.93"1 004.932
Количество просмотров	5
Руководитель работы	Костюченко Евгений Юрьевич
Руководитель организации	Рулевский Виктор Михайлович
Исполнитель	ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ"
Заказчик	ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ"
Федеральная программа	Отсутствует
Госпрограмма	—
Основание НИОКТР	Инициативная
Последний статус	2025-10-24 06:45:45 UTC, 2025-10-24 06:45:45 UTC
ОКПД	Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области психологии
Отраслевой сегмент	—
Минздрав	—
Межгосударственная целевая программа	—
Ключевые слова	АВТОМАТИЗАЦИЯ; ДИАГНОСТИКА; МУЛЬТИМОДЕЛЬНОСТЬ; ИСКУСТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ; БИОМАРКЕРЫ; ПСИХИЧЕСКИЕ РАССТРОЙСТВА
Соисполнители	—
Типы НИОКТР	Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов
Приоритетные направления	—
Критические технологии	—
Рубрикатор	28.23.15 - Распознавание образов. Обработка изображений; 28.17.33 - Компьютерное моделирование реальности. Виртуальная реальность; 28.23.29 - Программная реализация интеллектуальных систем; 28.23.19 - Эвристические методы
OECD	—
OESR	Медицинские услуги (включая управление больницами, финансирование здравоохранения); Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8)
Приоритеты научно-технического развития	в) переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных) и использования генетических данных и технологий;
Регистрационные номера	ikrbs: {'card_list': [{'id': '9T30U7YRNC6JH23A5AUXRA4F'}]}