Naslov magistrskega dela: Avtomatsko generiranje razlag pri diagnostiki shizofrenije z uporabo testa tekočnosti govora

Povzetek: 

Shizofrenija je kronična in huda duševna motnja, ki prizadene milijone ljudi po vsem svetu. Za podporo pri diagnosticiranju te motnje v okviru te magistrska naloga predstavljamo razvoj avtomatiziranega postopka za prepoznavanje shizofrenije na podlagi zvočnih posnetkov testov tekočnosti govora 126 slovensko govorečih udeležencev (68 zdravih kontrol, 58 oseb z diagnozo shizofrenije).

Predlagani pristop združuje avtomatsko transkripcijo govora v besedilo z uporabo modela Truebar ter ekstrakcijo verbalnih in neverbalnih značilk, v skladu z uveljavljenimi diagnostičnimi merili in s pomočjo generativnih zmožnosti velikih jezikovnih modelov. Pomembnost posameznih značilk je bila ocenjena v okviru Bayesovega statističnega pristopa in nato uporabljena za učenje več klasičnih modelov strojnega učenja za klasifikacijo shizofrenije.

Glavni prispevek naloge je model Explainable Boosting Machine, ki je dosegel klasifikacijsko natančnost 0.82 in AUC 0.90 ter tako učinkovito ločil med zdravimi osebami in osebami s shizofrenijo. Sistem poleg tega za vsako napoved ponuja vizualne in besedilne razlage, s čimer predstavlja prvi popolnoma avtomatiziran in interpretabilen sistem za prepoznavanje shizofrenije v slovenskem jeziku.

Mentor: doc. dr. Jure Žabkar

Komisija za zagovor: 

prof. dr. Erik Štrumbelj, predsednik

prof. dr. Zoran Bosnić, član

doc. dr. Vida Groznik, član

Prostor: Predavalnica 20