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3月8日下午，華中科技大學(xué)喻園管理論壇2023年第16期(總第839期)在管理學(xué)院219教室舉行。澳大利亞紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)信息與物理科學(xué)系副教授Raymond Chiong以“Depression Detection through Machine Learning”為主題做學(xué)術(shù)分享。本次論壇由管理學(xué)院工商管理系教授鮑玉昆主持。

Raymond Chiong從抑郁癥現(xiàn)狀入手，數(shù)據(jù)顯示，全球共有超2790萬人患有抑郁癥，每年超700000人因抑郁癥而自殺。盡管抑郁癥患者群體龐大、危害嚴(yán)重，但在現(xiàn)實(shí)中利用腦電信號(hào)（EEG signal）、面部表情進(jìn)行檢測(cè)的方法，往往受限于需要專業(yè)設(shè)備且患者有明確隱私考慮，以及抑郁癥狀表現(xiàn)者主動(dòng)尋求醫(yī)療咨詢與治療意愿不足，使得對(duì)患者無法實(shí)現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)、早干預(yù)。為了提高判斷抑郁癥的準(zhǔn)確度，幫助患病人群早日獲得治療，協(xié)助醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行預(yù)診，Raymond Chiong及其團(tuán)隊(duì)采用基于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過分析潛在人群在社交媒體發(fā)文的文本內(nèi)容中的情緒來檢測(cè)抑郁癥的早期跡象。結(jié)果顯示，他設(shè)計(jì)的使用社交媒體帖子檢測(cè)抑郁癥的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，在公測(cè)數(shù)據(jù)庫上最高的準(zhǔn)確率約為97%。

在此基礎(chǔ)上，Raymond Chiong團(tuán)隊(duì)繼續(xù)優(yōu)化并開發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)分類器，該機(jī)器學(xué)習(xí)分類器進(jìn)一步涵蓋了社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人口統(tǒng)計(jì)因素（例如年齡、性別、種族、生活安排），在小規(guī)模實(shí)際病例實(shí)驗(yàn)中主動(dòng)預(yù)測(cè)潛在病患患抑郁癥的幾率，準(zhǔn)確率超過了80%。此外，如果待診斷人員年齡較大或重度抑郁而無法用文本方式來表達(dá)時(shí)，實(shí)驗(yàn)將改用電話談話的方式進(jìn)行判斷。通過提取音頻的特點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)患有抑郁癥的被實(shí)驗(yàn)者與正常被實(shí)驗(yàn)者在音量、頻率等不同方面都存在明顯的差異，也可以作為判斷是否患有抑郁癥的一項(xiàng)依據(jù)。

鮑玉昆教授對(duì)本次學(xué)術(shù)分享活動(dòng)進(jìn)行總結(jié)。他表示，抑郁癥患者增多正成為一個(gè)引起廣泛關(guān)注的社會(huì)問題，目前仍不明確誘因且缺乏有效手段，通過另辟蹊徑，借助機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行探索性研究是一項(xiàng)相當(dāng)有意義的工作。