來(lái)自紐約格倫奧克斯 Zucker Hillside 醫(yī)院的醫(yī)學(xué)博士 Michael L. Birnbaum 及其同事使用來(lái)自 89 名參與者的視聽數(shù)據(jù)(41 名患有精神分裂癥譜系障礙、21名雙相情感障礙患者和 27 名健康志愿者。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型是基于從參與者訪談中提取的聲學(xué)和面部運(yùn)動(dòng)特征開發(fā)的。在五重交叉驗(yàn)證中使用接收器操作特征曲線下面積 (AUROC) 評(píng)估模型性能。
研究人員發(fā)現(xiàn),在聚合面部和語(yǔ)音特征時(shí),該模型成功區(qū)分了精神分裂癥譜系障礙和雙相情感障礙(AUROC,0.73)。男性最強(qiáng)的信號(hào)出現(xiàn)在面部動(dòng)作單位,包括抬臉肌肉和抬下巴肌肉(AUROC,分別為 0.64 和 0.74)。對(duì)于女性來(lái)說(shuō),最強(qiáng)的信號(hào)是由聲音特征提供的,包括1 到 4 kHz頻帶中的能量和頻譜諧波(AUROC,分別為 0.80 和 0.78)。
對(duì)于男性和女性,唇角拉動(dòng)肌肉信號(hào)可區(qū)分診斷(AUROC,分別為 0.61 和 0.62)。某些精神體征和癥狀被成功推斷,包括遲鈍的情感、意志力、缺乏聲音變化、社交性和無(wú)價(jià)值(AUROCs,分別為 0.81、0.72、0.71、0.63 和 0.61)。
“整合視聽數(shù)據(jù)可以改變心理健康臨床醫(yī)生診斷和監(jiān)測(cè)患者的方式,從而更快、更準(zhǔn)確地識(shí)別疾病,并增強(qiáng)個(gè)性化的醫(yī)療方法,”作者寫道。
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