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AI工具分析语音模式以发现抑郁症

2025-01-27 22:17:00 英文原文

作者:Mirage News

美国家庭医师学会

背景和目标:抑郁症每年影响约1800万美国人,而抑郁症筛查很少发生在门诊环境中。这项研究评估了一种基于AI的机器学习生物标志物工具,该工具使用语音模式来检测中度至重度抑郁症,旨在改善初级保健环境中的筛查。

研究方法:该研究分析了来自美国和加拿大成年人的14,000多个语音样本。参与者回答了一个问题:“您今天过得怎么样?”至少有25秒的自由演讲。该工具分析了与抑郁症相关的人声生物标志物,包括语音节奏,犹豫,停顿和其他声学特征。将这些与患者健康问卷-9(PHQ-9)的结果进行了比较,这是一种标准的抑郁筛查工具。PHQ-9分数为10或更高,指示中度至重度抑郁症。AI工具提供了三个输出:检测到抑郁症的迹象,未检测到抑郁症的迹象,并建议进一步评估(对于不确定的情况)。

主要结果:用于训练AI模型的数据集由10,442个样本组成,而在验证集中使用了另外4,456个样品来评估其准确性。

  • 该工具表现出71%的敏感性,正确识别了71%患有抑郁症的人。

  • 特异性为74%,正确排除了74%没有抑郁症的人。

为什么重要的是:研究结果表明,机器学习技术可以作为评估抑郁症的补充决策支持工具。

评估基于AI的语音生物标志物工具,以检测与中度至重度抑郁一致的信号

Alexa Mazur,BA等人

Kintsugi正念健康公司,加利福尼亚州旧金山

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摘要

Kintsugi正念健康的研究评估了一种基于AI的机器学习工具,该工具使用语音分析检测中度至重度抑郁症。该工具分析了来自美国和加拿大成年人的14,000多个语音样本,重点是语音生物标志物,例如语音模式。该研究的敏感性为71%,特异性为74%,这表明该技术可以作为初级保健环境中抑郁症筛查的补充决策支持工具。