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导语:该方法独霸了视频、音频和文本数据集,和因果卷积神经收集模子,正确率超过80%。雷锋网(平易近众号:雷锋网)按:本文作者alberthaque, michelleguo, adamsminer和lifei-fei。文章主要介绍了李飞飞团队的最新研讨成果:一种基于呆板学习的烦闷症症状严峻程度丈量方法,该方法独霸了视频、音频和文本数据集,和因果卷积神经收集模子,正确率超过80%。

烦闷症此刻是一个全球性成就:已有3亿多人得了烦闷症,严峻时可致使自杀。

由于社会辞吐、振奋本钱和医治缺位,60%的精神性疾病患者没有获取任何精神康健。就烦闷症来说,有效且高效的诊断依靠于临床症状检测,可是,烦闷症症状的主动检测正在突破这一传统,无需临床检测也能够也许也许潜伏地普及诊断正确性和有效性,从而带来更疾速的干预医治。

在本文中,咱们提出了一种呆板学习方法来丈量烦闷症症状的严峻程度。此多模态方法独霸了3d面部表情和文言,这些数据在此刻的手机上很常见。成果闪现,在颠末临床考据过的病人康健问卷(phq,patienthealthquestionnaire)程度上,63%);对检测重度烦闷症6%的特同性。

总的来说,本文揭示了怎么样样样将语音识别、计较机视觉和天然语言措置责罚结合起来资助精神康健患者,和相关的从业人员。这项技能还能够也许也许独霸到手机上,并促进低本钱和普惠精神康健成长。

1介绍一般来说,精神停滞患者会由底子医疗年夜年夜年夜年夜年夜年夜年夜年夜夫等人员举行检查,包孕底子医疗年夜年夜年夜年夜年夜年夜年夜年夜夫。可是,比拟身材疾病,精神停滞更难被发现。而且,诸如社会辞吐、经济本钱和医治缺位等医治停滞又加重了精神康健的负担。为了措置责罚医疗中这些根深蒂固的停滞,人们呼吁采纳可推行的方法来检测精神康健症状。假如成功了,初期检测能够也许也许影响到60%未接管医治的精神病成年人,并让他们无意偶尔机获取医治。

在临床实践中,年夜年夜年夜年夜年夜年夜年夜年夜夫起首颠末进程面劈面对床问诊丈量烦闷症症状的严峻程度,以此来甄别患者的烦闷症症状。在这些问诊中,临床年夜年夜年夜年夜年夜年夜年夜年夜夫同时评价烦闷症症状的语言和非语言方针:包孕音高单调、语速降落、音量降落、手势较少和总向下看,假如这些症状延续了两周,能够也许也许感觉患者重度烦闷症孕育产生朝气。

在临床人群中,布局化问卷早已用来评价烦闷症状的严峻程度。最多见的问卷就是病人康健问卷(phq)。这类已被临床考据的东西会在多个个人维度上丈量烦闷症症状的严峻程度。评价症状的严峻性诚然需要不少时辰,但这对开端诊断和进一步改进医治都相等主要。

而基于野生智能的能够也许也许措置责罚这些获取医治的重重停滞。___图1:多模态数据。对每个临床问诊,咱们独霸:(a)3d面部扫描的视频,(b)音频灌音,可转化为可视化的log-mel声谱图,和(c)患者讲话的转录文本。咱们的模子独霸了这三种模式推测烦闷症症状的严峻程度。

咱们设想了一种基于野生智能的:此中的烦闷个别们能够也许也许接管循证精神康健,同时又防止了现有的医治获取停滞。这类能够也许也许把持多模态传感器或者文本音讯(就是现代智高手机上常见的那些)来增多及时和效力高的症状筛查。对话式ai是另一种潜伏的。咱们的但愿是主动化反应将(i)为能够也许也许烦闷的个别供给可把持的反应,并(ii)颠末进程包孕视觉、音频和语言灯号暗号来改进临床年夜年夜年夜年夜年夜年夜年夜年夜夫的烦闷主动化筛查东西。

孝敬:咱们提出了一种呆板学习方法颠末进程去识别化的多模态数据来丈量烦闷症症状的严峻程度。咱们模子的输入是面部症结点的音频、3d视频和患者在临床问诊中的语言转录文本。咱们的模子的输出要么是phq评分,要么是注解重度烦闷症的分类标签。咱们的方法把持了因果卷积收集(c-cnn),将句子们“概括”为单个嵌入,然后独霸这个嵌入来推测。