言语可作为抑郁症的生物标记物，准确率高达91%
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现代社会，越来越多的人因为不能忍受抑郁症的折磨而自杀。抑郁症是一种使人衰弱的疾病，世界卫生组织曾作出这样的预言：抑郁症将成为21世纪人类第二大杀手。你身边活泼阳光的ta很可能是“微笑抑郁”的一员。
抑郁症属于一种心境障碍，常伴随焦虑、悲观、厌世等表现，严重者会出现幻觉和自杀倾向。关于抑郁症的精准识别，是现代心理学的研究方向。
目前，临床上应用最广泛的是抑郁症自测量表(SDS)，由杜克大学心理学教授William研发，该测评量表可以从精神层面反应患者的主观感受。目前缺乏可靠的生物标志物来帮助诊断和早期发现抑郁症，如何快速识别身边的抑郁症患者呢?
心理学家认为，抑郁症患者具有较常人更为严重的自我意识，并且，他们看待这个世界倾向于用非黑即白的方式。“总是、完全、必须”等词汇是他们的口头禅，在各大自杀意念论坛中，绝对词的出现比例甚至高达1.8%左右。
荷兰罗哥宁根大学医学中心认真神经科学细胞和系统生物医学系的Sanne Koops带领的团队利用计算分析方法，通过从一个人的语音中提取的丰富信息，为开发这种生物标志物开辟了新的途径。
这项研究涵盖了广泛的声学和与内容相关的语言特征、数据类型(即口语和书面语言)和数据源(即实验室设置、社交媒体和基于智能手机的数据)。研究人员特别关注目前在特征提取和计算建模技术方面的方法学进展。此外，研究人员还关注了实现自动语音分析的潜在障碍。
抑郁性言语表现为语速低、音高变异性少、自我指称多等异常现象。利用目前的计算建模技术，这些特征可以用于检测抑郁症，准确率高达91%。当实现适合数据类型和数量的机器学习技术时，模型的性能得到优化。
最近的研究正致力于进一步优化和推广计算语言模型，以检测抑郁症。这有望将自动语音分析技术进一步应用于智能手机时，当然，这存在隐私和道德问题，这也是最重要的问题。
总之，计算语音分析正朝着成为抑郁症有效诊断辅助手段的方向发展。
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