• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Диагностика тяжести симптомов депрессии при помощи объяснимого искусственного интеллекта
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
4 сентября 2026 г.
Сотрудники НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург разработали ИИ-инструмент для анализа человеческого поведения
Сотрудники и студенты НИУ ВШЭ совместно с экспертами из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН и Центра практического ИИ Сбера разработали нейросеть, способную одновременно распознавать эмоции, оценивать видимые черты личности и выявлять амбивалентность (неуверенность или противоречивость поведения). Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Access.
3 сентября 2026 г.
«Археолог - это следователь, опоздавший к месту преступления на тысячи лет»
Виктория Герасимова занимается краснолаковой керамикой, копает в Казахстане и играет в шахматы на городских площадках. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала об уникальности Боспорского царства, понтийской сигиллате и коте Матроскине — бизнесмене.
3 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Диагностика тяжести симптомов депрессии при помощи объяснимого искусственного интеллекта

Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика). 2023. Т. 514. № 2. С. 242–249.
Шалилех С., Копцева А. О., Шишковская Т. И., Худякова М. В., Драгой О. В.

Эта статья представляет исследование, направленное на (i) разработку решения на основе искусственного интеллекта для диагностики депрессии и (ii) изучение психиатрических данных с помощью объяснимого искусственного интеллекта.
Авторы собрали и аннотирован новый набор аудиоданных, сформулировали задачу регрессии и изучили производительность восьми ее алгоритмов. Результаты показали, что метод ближайших соседей и случайный лес образуют группу с наиболее приемлемыми результатами. 
Была определена важность характеристик лучшего алгоритма регрессии и выявлено три наиболее значимые для диагностики характеристики: четвёртые коэффициенты мел-частотного кепстрального преобразования, гармоническая разница H1-A1 и хрипота.

Научное направление: Медицинские технологии Здравоохранение Психология
Язык: русский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: explainable artificial intelligenceобъяснимый искусственный интеллект artificial intelligencedepression recognition acoustic features regressionраспознавание депрессииакустические признаки регрессия
Похожие публикации
Benchmarking Synolitic Graphs for Autism Classification from Multisite Resting-State fMRI
Заикин А. А., Власенко Д. В., Захаров Д. Г. и др., Diagnostics 2026 Vol. 16 No. 17 P. 1–15
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Демократия в эпоху социальных трансформаций: два различных подхода
Медушевский А. Н., Liberal.ru 2026
Фонд «Либеральная миссия» продолжает знакомить читателей с новыми концепциями демократии и книгами по этой теме. В центре внимания актуальной  дискуссии находятся проблемы демократии в эпоху глобализации, поставленные в двух новейших книгах: Stokes S.C. The Backsliders: Why Leaders Undermine their own Democracies (Стокс С. Лидеры-ревизионисты: почему лидеры подрывают свои собственные демократии, 2025); и Todorova M. Critical ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Добродетель и порок: этические кодексы маргинальных сообществ современной России. Часть 2
Медушевский А. Н., Вопросы теоретической экономики 2026 № 2 С. 146–164
Принято считать, что в основе социальной и правовой стабильности любого общества лежит консенсус в отношении добродетели — фундаментальных ценностей должного поведения, спо собов их поддержания и воспроизводства. И, наоборот, разрушение этого консенсуса — признак утраты стабильности и расхождения позиций социальных институтов, групп и профессиональных сообществ в понимании и применении норм и санкций за их нарушение. ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Measuring the composition and availability of human resources for health by sex in 204 countries and territories, 1990–2023, and workforce gaps for universal health coverage: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2023
Власов В. В., The Lancet Public Health 2026 Vol. 11 No. 9 P. e604–e629
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Hypergraphs from multivariate connectivity: caCOH-based EEG/MEG representation
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Localization in Medical Imaging: A Unified AI Approach for Ovaries, Follicles, and Vertebral Arteries
Мошкин А. С., Fedorov M., Arlazarov V. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 7 Article 523
Технологии искусственного интеллекта (ИИ), активно развивающиеся в современной медицине, повышают скорость и качество оказания медицинской помощи. Данная статья преимущественно направлена на демонстрацию применения различных вариантов компьютерного анализа клинических изображений для решения практических задач повышения эффективности рутинной диагностики с использованием ретроспективного анализа, а также на показ потенциала его широкого внедрения (благодаря масштабируемости архитектуры) в практическое здравоохранение ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
RusLan-M: longitudinal multimedia corpus of early child speech in Russian
Дьячкова М. Д., Лелик В. П., Дорофеева С. В. и др., Language Resources and Evaluation 2026 Vol. 60 Article 68
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Generative geospatial modelling with geometric algebra
Yu Z., Wang J., Wang Z. и др., Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 2026 Vol. 384 No. 2326 Article 20250103
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Assessing walkability and climate adaptive capacity in relation to urban morphology and historical development
Шартова Н. В., Mironova E., Geo Journal 2026 Vol. 91 Article 78
Добавлено: 9 августа 2026 г.
Qualitative study of identity gaps and interpersonal communication strategies of Russians
Васильева Е. Д., Trifonova A., Бульцева М. А., Current Psychology 2026 Vol. 45 Article 1320
Добавлено: 6 августа 2026 г.
Peer networks as epistemic infrastructure: Rethinking social support among Turkish students in Russian-medium higher education
Юлген Х., Journal of International Students 2026 Vol. 16 No. 17 P. 283–312
Добавлено: 5 августа 2026 г.
Functional Brain Connectivity and Musical Training: Insights from EEG Phase Synchronization during Music Perception
A. Radygina, S. Kulikova, Herald of the Russian Academy of Sciences 2025 Vol. 95 No. 6 P. 963–970
Музыкальное обучение оказывает значительное влияние на организацию мозга, вызывая функциональные и структурные адаптации, которые усиливают слуховые, зрительные, моторные и когнитивные процессы. В данном исследовании изучается, как интенсивное музыкальное обучение формирует функциональную связность мозга, путём сравнения профессиональных музыкантов и не-музыкантов. С использованием анализа значения фазовой синхронизации (PLV) по данным ЭЭГ мы оценили нейронную синхронизацию в альфа-, ...
Добавлено: 5 августа 2026 г.
Global Burden of Elevated LDL-C: Findings From the Global Burden of Disease Study 2023
Власов В. В., JAMA - Journal of the American Medical Association 2026 Vol. 336 No. 8 P. 673–696
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Факторная структура русскоязычной версии пересмотренной шкалы детской тревоги и депрессии (RCADS)
Золотарева А. А., Социальные науки и детство 2026 Т. 7 № 2 С. 66–77
Контекст и актуальность. Ранняя диагностика симптомов тревоги и депрессии является одной из приоритетных задач системы охраны психического здоровья детей и подростков. Поскольку в российской практике диагностика эмоциональных нарушений традиционно опирается на отдельные инструменты, оценивающие тревогу и депрессию изолированно, возникает потребность в комплексных инструментах. Цель. Оценить факторную структуру русскоязычной версии пересмотренной шкалы детской тревоги и депрессии ...
Добавлено: 4 августа 2026 г.
ASEAN and the Resolution of the South China Sea Issue: Assessing Digital Limitations
Канаев Е. А., Southeast Asia: Actual Problems of Development 2026 Vol. 2 No. 2(71) P. 11–22
В фокусе внимания автора статьи находится усиливающаяся цифровая составляющая в эволюции проблемы Южно-Китайского моря в контексте изменения подхода АСЕАН к углубляющимся противоречиям и ее политики в цифровом пространстве. Проведя обзор политики АСЕАН в отношении проблемы Южно-Китайского моря, автор переходит к рассмотрению цифровой повестки многосторонних диалоговых форматов АСЕАН и далее – к зарождающемуся цифровому компоненту проблемы ...
Добавлено: 30 июля 2026 г.
Artificial Intelligence in Courts, Arbitration and Issues of “Hallucinations”
Клементьев А. П., Касаткина А. С., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 2 P. 40–60
Добавлено: 14 июля 2026 г.
Проникновение искусственного интеллекта в жизненный цикл разработки программного обеспечения: эмпирический анализ рынка труда
Стоянова О. В., Окусков И. С., Бизнес-информатика 2026 Т. 20 № 2 С. 81–93
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в информационные технологии трансформирует требования к компетенциям специалистов, однако проникновение ИИ-компетенций на ранние этапы жизненного цикла программного обеспечения (Software Development Life Cycle, SDLC) – анализ требований и планирование – остаётся недостаточно изученным. Существующие работы опираются на статические модели компетенций без эмпирической валидации либо анализируют рынок труда на агрегированном уровне профессий, не ...
Добавлено: 5 июля 2026 г.
Сегодня: четыре мегатренда клиентоцентричности
Сельский А. К., Снегирев А. Ю., Колбин Е. И. и др., В кн.: Цифровая клиентоцентричность. Как современные технологии помогают компаниям и государству сделать шаг навстречу потребителям.: М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2026. Гл. 2 С. 71–142.
Вторая глава монографии посвящена анализу современных мегатрендов клиентоцентричности, которые формируются под воздействием цифровых технологий и трансформируют подходы компаний и государственных органов к взаимодействию с клиентами и гражданами. На основе семантического анализа больших данных (с использованием системы iFORA) и экспертных интервью авторы выделяют четыре ключевых мегатренда. Первый мегатренд, проактивное взаимодействие и персонализация, описывает переход от реактивного обслуживания к предвосхищению ...
Добавлено: 26 июня 2026 г.
Book Review: The Eye of the Master: A Social History of Artificial Intelligence
Космарский А. А., Напреенко И. В., Journal of Cultural Economy 2026 P. 1–4
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Социальное программирование как методологический инструмент сетевой самоорганизации: проблемы и тенденции (материалы «круглого стола»)
Пружинин Б. И., Афанасов Н. Б., Буданов В. Г. и др., Вопросы философии 2026 № 5 С. 5–35
В декабре 2025 г. в Институте философии РАН состоялся «круглый стол» с международным участием на тему «Социальное программирование как методологический инструмент сетевой самоорганизации: проблемы и тенденции». Организаторы «круглого стола» – журнал «Вопросы философии» и представители научного проекта № 25-28-00707 «Социальное программирование как проблема сетевой самоорганизации», поддержанного Российским научным фондом. В обсуждении приняли участие философы-эпистемологи, специалисты ...
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Идеологема «искусственный интеллект» в образе сильного государства (по материалам российского и китайского медиадискурсов)
Романова Т. В., Бинштейн М. М., Медиалингвистика 2026 Т. 13 № 1 С. 28–50
В данной статье противопоставляется узкое и широкое понимание содержание термина ИИ, фиксируется история его появления. Функционирование термина ИИ рассматривается  в сопоставительном аспекте по данным российских и китайских медийных источников: ...
Добавлено: 14 июня 2026 г.
Сетевой анализ гиперссылок: методологические возможности изучения партнерств в сфере искусственного интеллекта
Бархатова Л. А., Социологические исследования 2026 № 5 С. 71–83
В статье концептуализируются методологические возможности сетевого анализа гиперссылок как способа эмпирической реконструкции социального взаимодействия через цифровые следы. На примере анализа сети партнерств в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в России представлена авторская аналитическая схема перевода технических связей гиперссылок в социологические категории. Описан полный цикл обработки данных, собранных веб-краулингом, включая этап контекстуализации через ручную верификацию содержания ссылок. ...
Добавлено: 12 июня 2026 г.
Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору