Deep learning v psychoterapii: Strojová analýza nahrávek terapeutických sezení

Období řešení: 1. 5. 2020 – 31. 8. 2023

Typ projektu: grant

Kód: TL03000049

Agentura: Technologická agentura ČR

Program: 3. veřejná soutěž Program na podporu aplikovaného společenskovědního a humanitního výzkumu, experimentálního vývoje a inovací ÉTA

Název anglicky

Deep learning in psychotherapy: Machine learning applied on therapeutic session recordings

Typ

grant

Klíčová slova

Psychoterapeutický proces; Léčba na základě zpětné vazby; Rutinní sledování
výsledku; Rutinní monitorování procesů; Automatické rozpoznávání řeči;
Diarizace; Zpracování přirozeného jazyka; Strojové učení

Abstrakt

Psychoterapie je expertní činnost vyžadující kontinuální rozhodování a neustálé
vyhodnocování průběhu psychoterapeutického procesu ze strany psychoterapeuta.
V praxi však psychoterapeuti strádají nedostatkem bezprostřední zpětné vazby,
která by toto rozhodování podpořila. Cílem projektu je vytvořit nástroj, který
umožní automatizovanou analýzu audionahrávek psychoterapeutických sezení za
účelem poskytovat psychoterapeutům v krátkém čase zpětnou vazbu o průběhu těchto
sezení. Projekt je řešen ve spolupráci Vysokého učení technického v Brně
a Masarykovy univerzity a je založen na technologiích automatického rozpoznání
řeči, počítačového zpracování přirozeného jazyka, strojového učení, expertního
kódování psychoterapeutického procesu a sebeposuzovacích dotazníkových metod.
Jeho předpokládaným výsledkem bude software poskytující psychoterapeutům
uživatelsky srozumiltelnou a prakticky přínosnou zpětnou vazbu s potenciálem
zkvalitnit psychoterapeutickou péči.

Řešitelé

Matějka Pavel, Ing., Ph.D. – hlavní řešitel
Beneš Karel, Ing., Ph.D. (UPGM)
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM)
Karafiát Martin, Ing., Ph.D. (UPGM)
Kašpárek Tomáš, Ing., Ph.D. (CVT)
Kesiraju Santosh, Ph.D. (UPGM)
Nehyba Jan, Mgr., Ph.D.
Novotný Ondřej, Ing., Ph.D.
Sarvaš Marek, Ing.
Žižka Josef, Ing. (UPGM)

Publikace

2023

ŘIHÁČEK, T.; NEHYBA, J.; ČEVELÍČEK, M.; POLOK, A.; MATĚJKA, P.; DOLEŽAL, P. DeePsy: Představení online nástroje pro zpětnou vazbu v psychoterapii. Psychoterapie. Masarykova univerzita AN FL, 2023, roč. 17, č. 1, s. 1-11. ISSN: 1802-3983. Detail

2021

ŘIHÁČEK, T.; MATĚJKA, P. Deep learning v psychoterapii: Strojová analýza nahrávek terapeutických sezení. E-psychologie., 2021, roč. 15, č. 3, s. 35-37. ISSN: 1802-8853. Detail