上傳一張照片，讓算法告訴你是否患有抑郁癥

機器學(xué)習再次于醫療界刷存在感！

近日，哈佛大學(xué)的Andrew Reece和佛蒙特大學(xué)的Christopher Danforth合作開(kāi)發(fā)了一種算法，該算法能通過(guò)分析一個(gè)人發(fā)布在Instagram的照片，判定這個(gè)人是否有抑郁癥，其準確率還很高。

該算法基于每張照片中的人臉數量、著(zhù)色、鮮艷度和亮度來(lái)分析照片，以找出哪些圖片屬性符合抑郁癥患者分享的照片。該算法利用分析色調、面部識別和飽和度等特點(diǎn)得到的結果，比人們用快樂(lè )、悲傷和好感度等照片屬性來(lái)分析要準確得多。

據2009年的一項研究顯示，5萬(wàn)名患者中僅有一半被正確診斷出抑郁癥，誤報與漏報比更是達到了3:1。在誤診率如此之高的情況下，相信該算法的出現會(huì )為醫師們分擔部分壓力，從而降低抑郁癥的誤診率。

此外，說(shuō)起抑郁癥的診斷，這已經(jīng)不是第一個(gè)用來(lái)進(jìn)行診斷的算法了。此前，南加州大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)出了一種基于機器學(xué)習技術(shù)的工具SimSensei，它通過(guò)對人們聲音的分析，就可以診斷出人們是否患有抑郁癥，并且也已經(jīng)有了不錯的效果。

雖然這兩種算法都可以診斷抑郁癥，在準確率方面，由于沒(méi)有數據我們無(wú)從比較，但在便捷性與范圍上面，Andrew的這套算法贏(yíng)了。

用聲音進(jìn)行診斷的前提是要有聲音，這就要求患者必須到醫院進(jìn)行診斷，而Andrew的這套算法可以裝載在Instagram等社交軟件上，不需要人們前往醫院，而且每時(shí)每刻都可以進(jìn)行預測。不過(guò)，若真的裝載在了社交軟件上，隱私性就成了一個(gè)必須保證的問(wèn)題。

目前，該研究已經(jīng)發(fā)布在arxiv.org，有興趣的朋友可以前往一看。

最后，記得關(guān)注微信公眾號：鎂客網(wǎng)（im2maker），更多干貨在等你！