6、利用机器学习进行多模态抑郁症检测

利用机器学习进行多模态抑郁症检测

1. 引言

全球范围内，功能失调行为是许多人面临的难题。大量成年人受各种精神问题影响，抑郁症患者自杀风险比其他原因导致死亡的风险高出数倍。识别抑郁症通常是一项艰巨任务，需要经验丰富的治疗师进行细致精确的心理检查。而且，很多人在抑郁症初期往往不会去相关中心寻求专家帮助。不过，受心理问题困扰的人常通过社交媒体表达情感和日常与心理健康问题的斗争，以此寻求帮助，所以社交媒体是寻找抑郁症患者的有用工具。

过滤社交媒体上抑郁症患者的资料需要大量工作投入，但自适应计算技术可以大规模定位抑郁症患者，避免重大伤亡，及时帮助有需要的人。用户在社交媒体上的日常活动是挖掘信息的宝库，能为研究用户行为提供新平台，还能让治疗师和研究人员通过检查用户在社交网络上的活动帖子，探索用户的行为模式，及时关注需要帮助的人。一些企业会利用社交媒体上的用户信息，了解潜在代表的心理状况，这表明利用机器人考虑用户网络心理健康状态对政府和健康协会有帮助，且具有巨大商业前景。

然而，大多数传统抑郁症检测方法依赖访谈、调查、自我报告或家人朋友陈述，难以大规模实施。虽然一些方法试图建立小规模模型，但存在缺陷。例如，有的研究收集到的相关信息少，模型因缺乏测试而在定量上不可接受；有的使用少量信息样本训练分类器，导致模型不稳定，定量表现不佳。此外，专家在通过社交媒体识别抑郁症时，面临用户行为多样的问题，难以确定与心理健康问题相关的特征。与以往工作不同，这里提出一个基于大型展示数据集的模板，扩大规模后能在现有可靠策略上产生更好更可靠的定量表现。

同时，深度学习在医疗服务人工智能应用中已成为获取有价值信息的标准方法，其迭代学习能力和对网络复杂结构的潜在表示的自动改进能力很强，因此可以将其与