模型可以更自然地检测抑郁症的谈话

诊断抑郁症,医生采访病人,问具体的问题——关于说,过去的精神疾病,生活方式,和情绪,并确定基于病人的反应条件。

近年来,机器学习一直倡导作为诊断的一个有用的援助。机器学习模型,例如,开发了能够检测单词和抑扬顿挫的演讲可能表明抑郁。但这些模型预测一个人是否抑郁,基于人的具体的特定问题的答案。这些方法是准确的,但他们的依赖问题被要求限制的类型,他们可以使用。

在Interspeech会议上的一篇论文中被呈现,麻省理工学院的研究人员详细的神经网络模型可以释放在原始文本和音频数据从访谈发现语音模式表明抑郁。给定一个新的主题,它可以准确地预测如果个人抑郁,不需要任何其他有关问题和答案的信息。

研究人员希望这种方法可以用来开发工具来检测抑郁症的迹象在自然的对话。在未来,可能的模型,例如,移动应用,监控用户的文本和声音精神痛苦和发送警报。这可能是特别适合那些不能得到临床医生的初步诊断,由于距离、成本、或缺乏认识,可能是错的。

“第一提示我们,一个人开心,激动,难过的时候,或者有一些严重的认知状况,如抑郁,是通过他们的演讲,”第一作者说Tuka Alhanai,计算机科学和人工智能实验室的研究员(权力)。“如果你想在可伸缩的方式部署(depression-detection)模型…你想最小化约束的数量对你使用的数据。你想将它部署在任何定期谈话和模型捡起来,从自然互动,个体的状态。”

当然,这项技术仍然可以被用于识别精神痛苦在临床办公室随意交谈,增加了作者詹姆斯·玻璃做成高级研究科学家。“每一个病人会说话的方式,如果模型认为变化也许将国旗医生,”他说。“这是一个一步看到如果我们能做些辅助帮助临床医生。”

另一个研究报告的合著者是穆罕默德·Ghassemi医学工程和科学研究所的一员(ime)。

上下文无关的建模

模型的主要创新在于它能够检测模式表明抑郁,然后将这些模式映射到新的个体,没有额外的信息。“我们称之为“上下文无关”,因为你没有投入任何约束问题,你正在寻找的类型和应对这些问题的类型,“Alhanai说。

其他模型提供一组特定的问题,然后给出的例子,有一个人没有抑郁响应和示例的抑郁患者的反应——例如,直截了当的询问,“你有抑郁症史吗?“它使用那些确切的反应,然后确定一个新的个人沮丧当被问及同样的问题。“但这并不是自然的对话是如何工作的,“Alhanai说。

另一方面,研究人员使用了一种叫做序列建模,通常用于语音处理。利用这种技术,他们给模型的文本和音频数据序列的问题和答案,从抑郁和不抑郁的人都一个接一个。序列累积,模型提取语音模式出现的人或没有抑郁症。等词语,比方说,“悲伤”,“低”,或“,”可能是搭配奉承和单调的音频信号。个人与抑郁症也可能说得慢一点,并使用长单词之间的停顿。这些文本和音频标识符精神痛苦在先前的研究中已经探讨了。这是最终的模型,以确定是否有任何模式预测抑郁或不是。

“模型认为序列或说话风格,并确定这些模式更容易抑郁或不抑郁的人,“Alhanai说。“然后,如果它看到相同的序列的新主题,它可以预测如果他们沮丧。”

测序技术还有助于模型看看整个谈话,注意人们如何使用和不抑郁之间的差异说随着时间的推移。

检测抑郁症

研究人员训练和测试他们的模型的数据集142互动困境分析采访语料库包含音频、文本和视频采访患者的心理健康问题和虚拟代理由人类控制的。每个主题是额定的抑郁症之间规模0到27日,使用个人健康问卷。之间的分数高于截止中度(10 - 14)和适度严重(15 - 19)被认为是抑郁,而所有其他低于阈值被认为是不沮丧。所有受试者的数据集,28(20%)是贴上沮丧。

在实验中,该模型评估使用指标的精度和召回。精度措施抑郁主题识别的模型被诊断为抑郁。召回措施模型的精度检测所有受试者在整个数据集被诊断为抑郁。在精度,模型得分71%,召回,获得了83%的支持率。平均综合评分指标,考虑任何错误,是77%。在大多数的测试中,研究者的模型比几乎所有其他模型。

Alhanai指出,一个关键的见解的研究,在实验过程中,模型需要更多的数据来预测抑郁比文本从音频。与文本、模型可以准确地检测抑郁症平均使用7提问时间序列。与音频,模型需要大约30序列。”,意味着在人们使用的模式预测抑郁的发生在较短的时间跨度比音频、文本“Alhanai说。这样的见解可能帮助麻省理工学院的研究人员,和其他人,进一步完善他们的模型。

这代表了一个“非常令人鼓舞”试点工作,玻璃说。但是现在研究人员试图发现特定模式模型识别大量的原始数据。“现在这是一个黑盒,”格拉斯说。“然而,这些系统更可信的当你有一个解释,他们捡。…下一个挑战是找出哪些数据是抓住了。”

研究人员还旨在测试这些方法从更多的额外的数据对象与其他认知条件,如痴呆。“这不是这么多检测抑郁症,但这是一个类似的评估的概念,从一个每天在语音信号,如果有人认知障碍,“Alhanai说。

这篇文章被转载材料所提供的麻省理工学院。注:材料可能是长度和内容的编辑。为进一步的信息,请联系引用源。

参考:Alhanai, T。Ghassemi, M。、&玻璃、j .(无日期)。检测抑郁症与音频/文本序列建模的采访,5。