據(jù)外媒報道，麻省理工學(xué)院最近開發(fā)了一個新系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過分析患者的書面和口頭反應(yīng)來診斷抑郁癥。

這個系統(tǒng)由麻省理工學(xué)院的CSAIL小組開發(fā)，使用“一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從訪談中提取原始文本和音頻數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)抑郁癥的語音模式。”

研究人員對他們的模型進(jìn)行了訓(xùn)練，并在142個交互數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測試。該數(shù)據(jù)集包含患有心理健康問題的患者和由人類控制的虛擬代理的音頻、文本和視頻訪談。使用個人健康問卷進(jìn)行調(diào)查，每個受試者按0到27之間的等級評定抑郁。高于中度（10至14）和中度（15至19）之間的得分被認(rèn)為是抑郁的，而低于該閾值的所有其他得分被認(rèn)為是不抑制的。在數(shù)據(jù)集中的所有受試者中，28個（20％）被標(biāo)記為了抑郁。

在實驗中，使用準(zhǔn)確率和召回率來對模型進(jìn)行評估。準(zhǔn)確率評估由模型識別的哪些抑郁受試者被診斷為抑郁。召回率評估模型在檢測整個數(shù)據(jù)集中被診斷為抑郁的所有受試者時的準(zhǔn)確性。在準(zhǔn)確率上，該模型得分為71％，召回率得分為83％。考慮到可能存在的某些錯誤，這些指標(biāo)的平均綜合得分為77％。在大多數(shù)測試中，研究人員的模型幾乎超過了所有其他模型。

研究人員寫道，“該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以準(zhǔn)確地預(yù)測出患者是否抑郁，而不需要任何關(guān)于問題和答案的信息。”

這個研究最重要的部分是關(guān)于問題和答案的信息沒有上下文。這意味著該系統(tǒng)不需要特定問題的回復(fù)，它只是以日常交流作為源數(shù)據(jù)。

研究員Tuka Alhanai說：“我們稱之為'開放環(huán)境'，因為你不會對正在尋找的問題類型以及對應(yīng)的回答類型施加任何限制。”

該研究的共同作者James Glass說：“每位患者的談話方式都不同，如果模型看到變化，其可以為醫(yī)生提供參考。” “這是向前邁出的一步，看看我們是否可以幫臨床醫(yī)生做一些輔助工作。”

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的害怕抑郁症？该系统通过日常交流就能判断你是否有病的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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