【為什麼我們要選這篇文章】根據數據顯示，台灣有 200 萬人曾經受到憂鬱症的困擾，其中有 125 萬人是重度憂鬱症患者，但礙於社會對於憂鬱症的成見，許多患者不敢主動去看心理醫生。
面對這樣的議題，AI 女神李飛飛有了新的發想，透過臉部辨識、聲音語調等關鍵來判別是否為憂鬱症患者，AI 的力量不僅僅用在科技業，同時也能在醫療服務上造福人群。（責任編輯：鄭惟馨）
本文經 AI 新媒體量子位（公眾號 ID：QbitAI）授權轉載，轉載請聯繫出處
作者：量子位／郭一璞
在全世界範圍內，有超過 3 億人有憂鬱症，其中 60% 的人都沒有接受任何治療。我們時有聽到名人罹患憂鬱症甚至嚴重到自殺的消息，卻不知周圍一些普通人身在病中不知病。
面對這一病癥，AI 能做些什麼？
AI 福祉無邊界：李飛飛團隊用表情和語音，辨識憂鬱症患者
曾經說過「AI 沒有國界，AI 的福祉亦無邊界」的李飛飛老師這次要為那些懷疑自己得憂鬱症的人創造福祉了，她和團隊瞄準了 AI 診斷憂鬱症這個方向：
結合語音識別、電腦視覺和自然語言處理技術，通過表情和語言診斷一個人是否患了憂鬱症。
目前，這項研究初見成效，診斷憂鬱症的機器學習模型目前 precision （精密度）達到 83.3%，recall 達到 82.6%。並且，這個模型可以部署到手機上，讓更多人能方便的診斷憂鬱症，不再受困於「沒錢」、「沒時間」、「別人知道我去看憂鬱症會怎麼議論我」的阻撓之中。另外，這項研究成果還入選了 NeurIPS 2018 醫療健康機器學習（ML4H）Workshop。
下面，為大家詳細介紹李飛飛這篇新作品的具體內容。
AI 如何診斷病徵？靠 3D 臉部辨識、患者語音和訪談文字檔
為什麼用表情和語音能診斷憂鬱症？因為醫生就是這麼做的。
在目前的憂鬱症診斷過程中，醫生需要和患者面對面聊天，來判斷對方是否患病。需要醫生來觀察的要素包括：對方是否語調單一，完全不抑揚頓挫；說話音量是否比較低；講話時手勢是不是比正常人少；是不是總愛低頭向下看；……
另外，還需要通過患者健康問卷（PHQ, Patient Health Questionnaire）來調查來瞭解更詳細的信息。
用 AI 來診斷憂鬱症，就相當於用機器學習模型來代替那個和患者對話的醫生，把患者在醫生面前的表現變成數據，輸入機器學習模型中。
因此，李飛飛團隊採用的方案是先在模型中輸入 3D 臉部關鍵點影片、患者說話的音頻和轉成文字的訪談錄音三種數據，分別對應下圖中的 abc 三行。
之後，輸出 PHQ 評分或憂鬱症分類標簽，就能得出此人是否患了抑鬱症。
訓練模型：透過語音句子嵌入、因果卷積神經網路，找出蛛絲馬跡
訓練這個模型用到的是 DAIC-WOZ 數據集，包括 142 名患者的 PHQ 評分和 189 次臨床訪談、總共 50 小時的數據。整個模型由兩個部分組成。
第一個部分叫句子級嵌入（Sentence-Level Embeddings）。以往的嵌入方式都是嵌入一個音節或單詞，只能捕捉幾百毫秒的時間。李飛飛團隊用的是整個句子多模態嵌入，可以實現捕捉更長時間的聲音、視覺和語言元素。下圖就是多模態句子級嵌入的示例：
第二個部分叫因果卷積神經網路（C-CNN, Causal Convolutional Networks）。之所以用因果卷積神經網路，是因為憂鬱症患者說話慢。相比普通人，憂鬱症患者說話的時候會在不同的字詞之間停頓更長時間，因此整個句子的音視頻也就比較長。處理這種長句子的時候，因果卷積神經網路要比 RNN（遞歸神經網絡）強。
一起來看看實驗成效如何！
我們來看一下實驗結果。
其中，A 是指輸入數據為音頻，V 是指輸入數據為視頻，L 是指輸入數據為文本。
對比前人的實驗結果，李飛飛的這項新研究數據上相對較高。不過，與前人不同的是，這項新研究並不依賴一些預先做好的訪談記錄，所以來的背景資料更少。並且，這項新研究無需特徵工程，可以直接用輸入原始數據。
這張實驗結果表格對比了使用不同嵌入方式的結果。其中，前兩行是手工嵌入，第 3~6 行是預訓練嵌入，最後兩行是我們用到的句子級嵌入，輸入的是 log-mel 光譜圖、3D 臉部關鍵點影片和 Word2Vecs 的序列。
完整論文：
Measuring Depression Symptom Severity from Spoken Language and 3D Facial Expressions
Albert Haque, Michelle Guo, Adam S Miner, Li Fei-Fei
https://arxiv.org/abs/1811.08592
（本文經原作者 量子位 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈李飛飛新論文「AI醫生」診斷抑鬱症，準確率超過80%，可移植到手機端〉。）
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