香港中文大学研发手机应用助评估抑郁症

香港中文大学研发手机应用助评估抑郁症 香港中文大学医学院6月9日公布,研发出一款手机应用程序,通过人工智能分析使用者的多模态数据,包括面部表情、声音等生物指标,以及由腕动计收集到的作息习惯资料作诊断,能有效评估抑郁症,准确度高达八成。港中大医学院精神科学系团队于2021年6月至2023年3月期间进行了一项对照研究,共招募101名抑郁症患者及82名没有精神障碍的人士参与。参加者需要连续七天佩带腕动计以记录作息资料,并在港中大研发的手机程式中评估快乐指数,以及录影记录自己的表情、声音及感觉描述。

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港中大研发手机应用协助评估抑郁症

港中大研发手机应用协助评估抑郁症 香港中文大学研发一款手机应用,协助评估抑郁症。 综合香港中通社和《星岛日报》报道,香港中文大学医学院星期天(6月9日)公布,该院研发出一款手机应用程式,透过人工智能分析使用者的多模态数据,包括面部表情、声音等生物指标,以及由腕动计收集到的作息习惯资料作诊断,能有效评估抑郁症,准确度高达八成。 港中大医学院精神科学系团队于2021年6月至2023年3月期间进行了一项对照研究,共招募101名抑郁症患者及82名没有精神障碍的人士参与。参加者需要连续七天佩带腕动计以记录作息资料,并在港中大研发的手机程式中评估快乐指数,以及录影记录自己的表情、声音及感觉描述。 研究发现抑郁症患者主要的生物特征,包括减少活动时间,作息时间较紊乱;多紧皱眉头,嘴角向上的表情较少;交谈时倾向谈及自己,较常使用带有消极情绪的言语,语速变慢且停顿时间有较大变化等。 港中大医学院精神科学系系主任兼卓敏精神科学教授荣润国说,抑郁症不仅是一种悲伤的感觉,还涉及生理、认知、情绪、语言及作息等。因此,除了传统的临床诊断,利用电子方式测量及分析多模态数据,有望成为新一代的抑郁症评估和监测工具。 2015年香港精神健康调查数据显示,每100名香港人就有8.3人患有抑郁症。目前临床评估是诊断抑郁症的黄金标准,但精神健康服务在香港及全球多个地区供不应求。 上述调查指出,抑郁症和焦虑症患者中,有七成人并未寻求精神健康服务,原因包括缺乏意识、害怕被歧视或寻求服务时遇到困难。为了让患者更愿意寻求协助,医学界近年兴起利用无需面诊的电子平台协助诊断。 2024年6月10日 10:05 PM

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为抑郁症患者量身定制的AI测脸应用程序 帮助控制病情 这款应用的设计理念是,每当用户通过面部识别系统解锁手机时,设备的前置摄像头就会捕捉到用户面部和周围环境的多张照片。然后,基于人工智能的算法将对这些图像进行评估,仔细检查用户的面部表情和背景图像。如果应用程序认为用户的抑郁症正在恶化,它就会建议用户采取一些措施,比如进行户外运动或与家人和朋友进行社交。理想情况下,它不会发出严厉的警告,要求用户寻求心理治疗至少一开始不会因为这样做可能只会让用户对自己的处境感到更糟糕,从而加剧抑郁。人工智能是在一组 177 名测试对象身上训练出来的,这些测试对象被分为五个子集,他们之前都被诊断出患有重度抑郁症。在 90 天的时间里,每个人的手机都会拍摄他们对"我曾感到沮丧、抑郁或绝望"这句话的认同程度。这一提示是广泛用于评估抑郁症的八点病人健康问卷的一部分。虽然参与者同意由手机拍照,但他们在回答提示时并没有意识到是手机在拍照。这是一个重要的考虑因素,因为这意味着他们在拍照时并没有下意识地掩饰自己的情绪。随后对总共 125000 张照片进行分析时,人工智能识别出(在某些子集中)与最强烈地同意提示相吻合的面部表情。这些表情包括注视方向、眼球运动、头部位置和肌肉僵硬程度的变化。人工智能还能识别出反复出现的环境因素,如明亮或昏暗的灯光,以及是否有其他人在场。利用由此产生的人工智能模型,该应用程序接下来被用来分析其他子集的智能手机图像。事实证明,该应用程序在识别哪些人抑郁症恶化方面的准确率为 75%。据信,一旦该技术得到进一步发展大约在五年之内准确率至少会攀升到 90%。虽然定期的临床精神评估可以提供相同的基本信息,但 MoodCapture 的最大优势在于它可以让患者更频繁地评估自己的病情,在病情恶化之前迅速做出反应。该研究的共同作者尼古拉斯-雅各布森(Nicholas Jacobson)教授告诉我们:"这种方法承认了MDD(重度抑郁症)的动态和高度个性化的性质,其症状每天都会发生显著变化。通过密切跟踪一组被诊断为 MDD 的人的这些变化,我们旨在发现抑郁症随时间变化的特定模式和特征。"左起:Guarini 博士生 Arvind Pillai 和博士生 Subigya Nepal 是该研究的共同第一作者,计算机科学教授 Andrew Campbell 是通讯作者,Geisel 教授 Nicholas Jacobson 是共同作者。(照片:Katie Lenhart) ... PC版: 手机版:

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