内容简介:编者按:本文来自“在全世界范围内,有超过3亿人患有抑郁症。其中的60%的人都没有接受任何治疗。我们时有听到名人患抑郁症甚至严重到自杀的消息,却不知周围一些普通人身在病中不知病。
编者按:本文来自“ 量子位 ”(ID:QbitAI),作者:郭一璞。36氪经授权转载。
在全世界范围内,有超过3亿人患有抑郁症。其中的60%的人都没有接受任何治疗。
我们时有听到名人患抑郁症甚至严重到自杀的消息,却不知周围一些普通人身在病中不知病。
面对这一病症,AI能做些什么?
曾经说过“AI没有国界,AI的福祉亦无边界”的李飞飞老师这次要为那些怀疑自己患抑郁症的人创造福祉了,这次她和团队瞄准了AI诊断抑郁症这个方向:
结合语音识别、计算机视觉和自然语言处理技术,通过表情和语言诊断一个人是否患了抑郁症。
目前,这项研究初见成效,诊断抑郁症的机器学习模型目前precision达到83.3%,recall达到82.6%。
并且,这个模型可以部署到手机上,让更多人能方便的诊断抑郁症,不再受困于“没钱”、“没时间”、“别人知道我去查抑郁症会怎么议论我”的阻挠之中。
另外,这项研究成果还入选了 NIPS NeurIPS 2018医疗健康机器学习(ML4H)Workshop。
下面,量子位为大家详细介绍李飞飞这篇新作品的具体内容。
为什么用表情和语言能诊断抑郁症?
因为医生就是这么干的。
在目前的抑郁症诊断过程中,医生需要和患者面对面聊天,来判断对方是否患病。
需要医生来观察的要素包括:
对方是否语调单一,完全不抑扬顿挫;
说话音量是否比较低;
讲话时手势是不是比正常人少;
是不是总爱低头向下看;
……
另外,还需要通过患者健康问卷(PHQ, Patient Health Questionnaire)来调查来了解更详细的信息。
用AI来诊断抑郁症,就相当于用机器学习模型来代替那个和患者对话的医生,把患者在医生面前的表现变成数据,输入机器学习模型中。
因此,李飞飞团队采用的方案是先模型中输入3D面部关键点视频、患者说话的音频和转成文字的访谈录音三种数据,分别对应下图中的abc三行。
之后,输出PHQ评分或抑郁症分类标签,就能得出此人是否患了抑郁症。
训练模型全过程
训练这个模型用到的是DAIC-WOZ数据集,包括142名患者的PHQ评分和189次临床访谈、总共50小时的数据。
整个模型由两个部分组成。
第一个部分叫句子级嵌入(Sentence-Level Embeddings)。
以往的嵌入方式都是嵌入一个音节或单词,只能捕捉几百毫秒的时间。李飞飞团队用的是整个句子多模态嵌入,可以实现捕捉更长时间的声音、视觉和语言元素。
下图就是多模态句子级嵌入的示例:
第二个部分叫因果卷积网络(C-CNN, Causal Convolutional Networks)。
之所以用因果卷积网络,是因为抑郁症患者说话慢。
相比普通人,抑郁症患者说话的时候会在不同的字词之间停顿更长时间,因此整个句子的音视频也就比较长。处理这种长句子的时候,因果卷积网络要比RNN强。
效果如何
我们来看一下实验结果。
其中,A是指输入数据为音频,V是指输入数据为视频,L是指输入数据为文本。
对比前人的实验结果,李飞飞的这项新研究数据上相对较高。不过,与前人不同的是,这项新研究并不依赖一些预先做好的访谈记录,所以来的背景资料更少。并且,这项新研究无需特征工程,可以直接用输入原始数据。
这张实验结果表格对比了使用不同嵌入方式的结果。其中,前两行是手工嵌入,第3~6行是预训练嵌入,最后两行是我们用到的句子级嵌入,输入的是log-mel光谱图、3D面部关键点视频和Word2Vecs的序列。 论文传送门
以上所述就是小编给大家介绍的《李飞飞新论文「AI医生」诊断抑郁症,准确率超过80%,可移植到手机端》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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