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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。澳大利亞紐卡斯爾大學(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、危害嚴重，但在現(xiàn)實中利用腦電信號（EEG signal）、面部表情進行檢測的方法，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)者主動尋求醫(yī)療咨詢與治療意愿不足，使得對患者無法實現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)、早干預(yù)。為了提高判斷抑郁癥的準確度，幫助患病人群早日獲得治療，協(xié)助醫(yī)務(wù)人員進行預(yù)診，Raymond Chiong及其團隊采用基于人工智能的機器學(xué)習模型，通過分析潛在人群在社交媒體發(fā)文的文本內(nèi)容中的情緒來檢測抑郁癥的早期跡象。結(jié)果顯示，他設(shè)計的使用社交媒體帖子檢測抑郁癥的機器學(xué)習模型，在公測數(shù)據(jù)庫上最高的準確率約為97%。

在此基礎(chǔ)上，Raymond Chiong團隊繼續(xù)優(yōu)化并開發(fā)了機器學(xué)習分類器，該機器學(xué)習分類器進一步涵蓋了社會經(jīng)濟和人口統(tǒng)計因素（例如年齡、性別、種族、生活安排），在小規(guī)模實際病例實驗中主動預(yù)測潛在病患患抑郁癥的幾率，準確率超過了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時，實驗將改用電話談話的方式進行判斷。通過提取音頻的特點，可以發(fā)現(xiàn)患有抑郁癥的被實驗者與正常被實驗者在音量、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依據(jù)。

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