MIT开发了一种神经网络模型,随便聊一聊就能发现你是否患抑郁症

来源:MIT CSAIL

作者:Rob Matheson

智能观 编译

之前我们在《

名校学生更容易出现心理问题,为什么?我们能做什么?

》一文中探讨了现在大学生压力过大,心理问题频出的问题。去年,北京某名校查出40多名学生患有抑郁症。大学生,已然是抑郁症高发人群。但抑郁症具有很强的隐蔽性,加上传统观念的影响,很多出现症状的学生并不愿意接受校方机构的帮助。

AI是否可以协助医生解决这个问题呢?

近年来,机器学习作为一种辅助手段用于抑郁症诊断。比如,很多机器学习模型已经被开发出来,可以检测出有抑郁倾向的单词和语音语调。但这些模型要求被检测者具体回答一些特定的问题,才能预测这个人有没有抑郁。虽然方法比较准确,但特定问题限制了它们的使用方式和地点。

MIT的研究人员近日开发了一种神经网络模型,可以从采访的原始文本和音频数据中,发现有抑郁倾向的语音模式。只要给一个聊天主题,它就能准确预测被检测者是否抑郁,而不需要任何特定的问题和答案。目前,MIT的研究人员已将论文提交给9月2日-9月6日举办的“Interspeech2018”会议。

论文链接:

https://pan.baidu.com/s/1MfRYdBkGowV7DGkWHwqBkQ

研究人员希望这种方法可以检测自然对话中的抑郁迹象。例如,利用该模型,一些应用程序可以从用户的文字和语音中检测他是否有精神困扰,并发出警报。这很适合那些见不到医生,或者不想见医生的人,进行初步诊断。

MIT计算机科学和人工智能实验室( CSAIL )的高级研究科学家James Glass说,这项技术也可以用于临床办公室的随意交谈。他说:“每个病人都会说不同的话,如果模型看到变化,也可以给医生一些提示。”

https://www.csail.mit.edu/news/model-can-more-naturally-detect-depression-conversations

—完—

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