| cyqdesign |
2018-09-02 13:21 |
麻省理工研發(fā)人工智能模型可從會(huì)話中診斷抑郁癥
醫(yī)生診斷抑郁癥通常會(huì)問(wèn)病人一些具體的問(wèn)題，比如情緒、精神疾病、生活方式和個(gè)人病史等，然后根據(jù)做出的答案進(jìn)行診斷。如今，麻省理工學(xué)院(MIT)的研究人員建立了一個(gè)人工智能模型，可以在不需要回答這些特定問(wèn)題的情況下，根據(jù)人們的自然會(huì)話和寫(xiě)作風(fēng)格來(lái)判斷他們是否患有抑郁。 4t04}v p
!<&m]K
據(jù)該項(xiàng)目的首席研究員圖卡·阿爾哈奈說(shuō)，“一個(gè)人是快樂(lè)的、興奮的、悲傷的，或者有一些嚴(yán)重的認(rèn)知狀況，比如抑郁，我們得到的第一個(gè)暗示就是通過(guò)他們的語(yǔ)言。如果要想部署抑郁檢測(cè)模型……希望對(duì)正在使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行最小化約束，那就嘗試在任何常規(guī)的對(duì)話中使用它，讓模型從自然的交互中獲得個(gè)體的狀態(tài)�！� oizT-8i@N
oBr.S_Qe
研究人員將這種模型稱為“上下文無(wú)關(guān)”，因?yàn)樵诳梢员粏?wèn)的問(wèn)題類型或?qū)⒈徊檎业捻憫?yīng)類型中沒(méi)有約束。研究人員使用一種被稱為序列建模的技術(shù)，從與抑郁者和非抑郁者的對(duì)話中輸入模型文本和音頻。隨著序列的累積，模式就出現(xiàn)了，比如“sad”或“down”等詞的自然使用，以及更平更單調(diào)的音頻信號(hào)。 r#A_RZ2~@
wu
| |