機(jī)器學(xué)習(xí)再次于醫(yī)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合作開發(fā)了一種算法，該算法能通過分析一個(gè)人發(fā)布在Instagram的照片，判定這個(gè)人是否有抑郁癥，其準(zhǔn)確率還很高。

該算法基于每張照片中的人臉數(shù)量、著色、鮮艷度和亮度來分析照片，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(diào)、面部識(shí)別和飽和度等特點(diǎn)得到的結(jié)果，比人們用快樂、悲傷和好感度等照片屬性來分析要準(zhǔn)確得多。

據(jù)2009年的一項(xiàng)研究顯示，5萬名患者中僅有一半被正確診斷出抑郁癥，誤報(bào)與漏報(bào)比更是達(dá)到了3:1。在誤診率如此之高的情況下，相信該算法的出現(xiàn)會(huì)為醫(yī)師們分擔(dān)部分壓力，從而降低抑郁癥的誤診率。

此外，說起抑郁癥的診斷，這已經(jīng)不是第一個(gè)用來進(jìn)行診斷的算法了。此前，南加州大學(xué)的研究人員開發(fā)出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的工具SimSensei，它通過對人們聲音的分析，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(cuò)的效果。

雖然這兩種算法都可以診斷抑郁癥，在準(zhǔn)確率方面，由于沒有數(shù)據(jù)我們無從比較，但在便捷性與范圍上面，Andrew的這套算法贏了。

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(yī)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(yī)院，而且每時(shí)每刻都可以進(jìn)行預(yù)測。不過，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。

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