一种新的深度学习算法，可以从一个人的演讲中检测到抑郁症的迹象，最近是由金华高级研究所和哈尔滨科学技术大学的研究人员开发的，MedicalXpress报告。
这项新的人工智能技术可能是迈向减少自杀和其他并发症的重要一步，它使医疗专业人员更容易识别需要在心理健康方面提供帮助的患者。
AI应对抑郁症
AI工具正在迅速进入医疗保健，计算机科学家正在研究这些工具如何能够发现身心疾病的迹象。
抑郁症是最广泛的精神病之一。根据美国疾病控制与预防中心的数据（CDC），大约有六分之一的成年人会在生活中的某个时候遭受抑郁症。
每年，又有1600万美国成年人遭受抑郁症。任何人都可以遭受抑郁症，并且可以在任何年龄或任何类型的人中袭击。
同时，WHO指出，抑郁症是全球常见的疾病，估计影响了3.8％的人口，其中包括5.0％的成年人和60岁以上的成年人的5.7％。抑郁症在全球范围内约2.8亿人。
作为对这种清醒现实的答案，研究人员最近开发了一种新的深入学习算法，该算法可以检测到一个人的演讲迹象。
算法的工作方式
研究人员使用了DAIC-WOZ数据集，这是有或没有抑郁症患者的音频和3D面部表情的集合来训练其深度学习模型。
研究人员韩天，张Zhu和Xu Jing在他们的纸“多信息共同决策算法模型是通过情绪识别建立的。”该模型用于分析受试者的代表性数据，并帮助确定受试者是否沮丧。
一位虚拟经纪人向受访者询问他们的生活和心情，并在回答问题时记录了他们的声音和面部表情。
研究人员使用用于解释语音和音乐的开源工具OpenSmile，它采用了录音的重要部分，并通过主要组件分析进行了录音。
深度学习算法在测试中效果很好。它能够发现87％的男性患者和87.5％的女性患者的抑郁症。
这种令人鼓舞的结果可能是创建类似AI工具的催化剂，以发现语音中其他精神疾病的症状，这将是对人类精神病医生和其他医学专业人员工具包的有用补充。
这种深度学习算法的创建可能是反对抑郁症和其他精神疾病的斗争迈出的一大步。
通过让医生做出更准确和更早的诊断，这项技术可以帮助有需要的人并降低自杀人数。
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