太牛逼！機器學(xué)習單靠聲音就能檢測抑郁癥

診斷眼疾、修復受損神經(jīng)……機器學(xué)習越來(lái)越牛逼了！

最近，機器學(xué)習成為了醫療界的“新寵”，被用于各個(gè)醫學(xué)部門(mén)。這不，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，可以幫助醫生診斷抑郁癥。

現如今，不管是學(xué)習還是工作，人們承受的壓力越來(lái)越大，抑郁癥成為都市新新人類(lèi)最常見(jiàn)的疾病之一。但是，由于抑郁癥的表現形式多樣，從而做出一個(gè)診斷需要考慮多種因素，從而給醫生帶來(lái)了一定的難度。再加上每天看診人數眾多，醫生在神經(jīng)緊繃的狀態(tài)下也很難百分之百的做出決斷。在種種因素的干擾下，抑郁癥的誤診率也隨之增高。

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。以此可見(jiàn)這個(gè)問(wèn)題的困難性與嚴重性。

南加州大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)的這個(gè)工具名為SimSensei，而它做出診斷的依據就是患者的聲音。此前調查顯示，抑郁癥患者的情感較常人更為平淡消極，語(yǔ)音變化會(huì )減少，音量和語(yǔ)調更為單調，除了說(shuō)話(huà)減少之外，還會(huì )吐字不清，語(yǔ)句間的停頓也會(huì )變長(cháng)。此外，在與人交流的時(shí)候，抑郁癥患者的聲道和聲帶也表現的更為緊張。

診斷過(guò)程中，SimSensei會(huì )在訪(fǎng)談中記錄患者的聲音，然后將聲音處理成只剩元音，再分析元音a/i/u的第一和第二共振峰（譜峰），最后就是使用k-means算法（出現于1967年，原理是圍繞一定的平均值將數據集分為不同的類(lèi)）進(jìn)行處理。

經(jīng)過(guò)算法計算，最后得出的結果是一個(gè)三角圖。在這個(gè)三角圖中，各角分別代表元音的譜峰，三角內的區域代表了元音區間，將它與一個(gè)用作對比的標準元音空間進(jìn)行對比，所得的比例就能用于抑郁癥的診斷了。

除此以外，由于SimSensei是一個(gè)基于機器學(xué)習的工具，從而不會(huì )與人類(lèi)醫生一樣產(chǎn)生疲憊的感覺(jué)，也就不會(huì )有因為大腦疲憊而出現誤診的情況發(fā)生。

據了解，SimSensei的效果已經(jīng)得到了很好的證明，并且，在語(yǔ)音數據有限的情況下，SimSensei也會(huì )有不錯的效果，可見(jiàn)SimSensei的實(shí)用性還是很強大的。

一說(shuō)到機器學(xué)習，就不禁讓人想起此前的兩篇報道，分別是DeepMind與NHS（英國國家醫療服務(wù)體系）聯(lián)手開(kāi)發(fā)辨識視覺(jué)疾病的機器學(xué)習系統，以及美國西雅圖華盛頓大學(xué)的感覺(jué)運動(dòng)和神經(jīng)工程中心（CSNE）利用機器學(xué)習來(lái)治療神經(jīng)系統受損引起的肢體癱瘓。

在不到一個(gè)星期的時(shí)間內，機器學(xué)習就已經(jīng)與醫療界達成了三項合作。從這些跡象可以看出，機器學(xué)習正在醫療界刮起一股變革的風(fēng)潮。雖然不能完全取代人類(lèi)醫生，但對于輔助醫療及效率提高等方面，機器學(xué)習卻具有非同一般的意義！

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