上傳一張照片，讓演算法告訴你是否患有抑鬱症

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近日，哈佛大學的Andrew Reece和佛蒙特大學的Christopher Danforth合作開發了一種演算法，該演算法能通過分析一個人發布在Instagram的照片，判定這個人是否有抑鬱症，其準確率還很高。

該演算法基於每張照片中的人臉數量、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鬱症患者分享的照片。該演算法利用分析色調、面部識別和飽和度等特點得到的結果，比人們用快樂、悲傷和好感度等照片屬性來分析要準確得多。

據2009年的一項研究顯示，5萬名患者中僅有一半被正確診斷出抑鬱症，誤報與漏報比更是達到了3:1。在誤診率如此之高的情況下，相信該演算法的出現會為醫師們分擔部分壓力，從而降低抑鬱症的誤診率。

此外，說起抑鬱症的診斷，這已經不是第一個用來進行診斷的演算法了。此前，南加州大學的研究人員開發出了一種基於機器學習技術的工具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鬱症，並且也已經有了不錯的效果。

雖然這兩種演算法都可以診斷抑鬱症，在準確率方面，由於沒有數據我們無從比較，但在便捷性與範圍上面，Andrew的這套演算法贏了。

用聲音進行診斷的前提是要有聲音，這就要求患者必須到醫院進行診斷，而Andrew的這套演算法可以裝載在Instagram等社交軟體上，不需要人們前往醫院，而且每時每刻都可以進行預測。不過，若真的裝載在了社交軟體上，隱私性就成了一個必須保證的問題。

目前，該研究已經發布在arxiv.org，有興趣的朋友可以前往一看。

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