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AI 可以看懂憂鬱症
2018/12/05 08:34
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憂鬱症是現代人的通病, 全球有 3 億人, 台灣有 200 萬人曾經受到憂鬱症的困擾, 確實很嚴重, 其中有 125 萬人是重度憂鬱症患者,但礙於社會對於憂鬱症的成見,許多患者不敢主動去看心理醫生。許多自殺案例多和憂鬱症有關.

李飛飛離開 Google 後, 轉往醫療專業發展, 更能造福人群. 依據她的最新研究, 靠 3D 臉部辨識、患者語音和訪談文字檔, 這就能夠讓 AI 軟體辨認憂鬱症是否上身. 這項研究初見成效,診斷憂鬱症的機器學習模型目前 precision(精密度)達到 83.3%,recall 達到 82.6%。並且,這個模型可以部署到手機上,讓更多人能方便的診斷憂鬱症,不再受困於「沒錢」、「沒時間」、「別人知道我去看憂鬱症會怎麼議論我」的阻撓之中。

立馬下載這篇論文研究ㄧ番, 首先看所使用的資料集 DAIC-WOZ dataset 裡面包括189 位憂鬱症病人和非憂鬱症病人的語音和臉部 3D 取樣點. 總共有 50 小時錄音. 同時使用 Patient Health Questionnaire (PHQ) 來進行評估.

模型主要使用到兩種技術 : (1) a sentence-level “summary" embedding and (2) a causal convolutional network (C-CNN). 同時提供兩種輸出 : 憂鬱症分類器和 PHQ 分數. 這些模型設計主要著眼在憂鬱症病人的說話方式, 常會有重複字眼和拖長語氣, 確實需要特別處理才能抓出特徵.

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