今天你开心嘛？ MIT研发神经网络模型，可通过处理采访的原始文本和音频数据，判断抑郁倾向

[本文来自：www.11jj.com]

来源：MIT News 编译：Yulei [原创文章：www.11jj.com]

 

传统的抑郁症诊断方式，是基于医生的临床经验，通过采访患者，询问病人过去精神状况，生活方式和情绪等问题，根据患者的反应来确定病情。近年来，机器学习开始被用作诊断的辅助手段：利用开发出的机器学习模型，检测可以标识出抑郁的语音，单词和语调。这种方法需要患者来对某些特定的问题给出答案，由于算法较依赖于被问到的问题类型，因此在使用时有其局限性。

近日，来自MIT的研究人员详细介绍了一种神经网络模型，该模型可以直接通过对采访中的原始文本和音频数据进行处理，从而判断其抑郁倾向。其优点在于：其不局限于特定的问题和答案，而是可以针对随意给定的主题来做出判断。研究人员希望这种方法可以通过日常对话来进行诊断，通过这种模型来发现人们在短信或者语音聊天中是否有抑郁的迹象，并发出适当的提醒和警告。其针对的对象和应用前景主要在初步诊断和防治领域：尤其对于那些因为距离、成本或缺乏疾病防控意识而无法前往临床医生进行初步诊断的人尤其有用。

研究人员认为：在对话中体现出的快乐，兴奋，悲伤，或者一些诸如抑郁症的严重的认知问题，都是通过谈话而获取第一手资料的。如果想要应用抑郁检测模型，在数据采集时候就需要尽可能地减少对于谈话的限制，最好是能从日常谈话中抓取有用信息。