【猎云网（微信号：ilieyun
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初级护理医生们可能还不是特别擅于发现抑郁症患者。但是，一项新的研究表明，有一套算法可能能够从你在Ins上所发的照片中分析判断出你是否有患抑郁症的可能。再加上凭借你的声音或分析你在某些特定的位置逗留了多少时间或结合你所编辑的文本内容从而判断你是否心情抑郁的技术，将来，这个算法能够帮助公众很清楚地意识到自己什么时候该去看医生，并为医生的诊断提供更多可靠数据。
这个新的机器学习工具的正确率达到了70%，至少在研究样本中的情况是这样的。而另一方面，一份荟萃分析显示，医生在没有使用问卷调查或其他筛查工具的情况下，能够正确地将患者诊断为抑郁症的概率只有42%。
Christopher Danforth是佛蒙特大学的一位教授，也是这项研究的合著者之一。他表示：“我认为，有些时候，我们可以很快地判断出人们行为中的风险因素。做到这点，其实并不需要问任何问题，而是要了解他们手机上的内容，知道他们在网络上说过些什么、发布过些什么、写过些什么，并且这套算法是知道你的健康状态是什么样子的，再与过去其他人在相同情况下所做出的表现进行比较。在我看来，将来，这项技术并不会取代专业人士的诊断，而只是让人们能够更早地意识到问题，并及早接受专业人士的治疗。”
在这项研究中，研究人员创建了一种算法，该算法可以在Instagram帖子中发现很多帖子上的特征，比如，它能知道照片中有多少人。研究人员通过将研究中被确诊为抑郁症的人所发布的帖子展示在算法面前，并让算法比较有抑郁症和没有抑郁症的人的区别，从而来对算法进行训练。然后，他们又对算法进行了测试，他们让算法预测另外一组Instagram用户中谁有抑郁症的征兆。
患有抑郁的人更有可能会发布那些带有更蓝、更暗或者是更灰暗色调的阴影的照片。而在那些比较健康的人所发布的照片中我们可以看到，照片上的人可能会比较多。抑郁的人使用Instagram滤镜的可能性会更小，而且尽管他们的帖子可能有很多的评论，但是得到的赞会比较少。当它追溯用户以前所发布过的所有帖子时，这项技术甚至能够在专业人士诊断出问题之前就检测到用户的抑郁症。
目前，这项研究只对166名Instagram用户进行过试验调查，现在还不能说这个算法对所有的用户都适用。因为那些愿意参与到研究中来的人可能并不能代表使用该网站的每一个人。但是，这却可以表明，这项技术是可行的。Danforth表达了他的设想，他希望之后有人可以用这项技术发明一款应用程序来帮助病人跟踪他们的心理健康问题，并且有可能的话能够在他们需要看医生的时候给他们发出警报。
他还表示：“只要人们能够按着自己的意愿进行选择而不是被手机上的操作系统所逼迫的话，那么我认为机器学习能够帮助我们使得人们的生活变得更加美好，就这点而言，似乎是显而易见的。”
现在，Danforth 希望能研究一款类似的工具来预测自杀的风险。他表示：“这是最难预测的问题之一。与自杀相关的风险因素实在是太多太多了。即使是训练有素的精神病医生也很难准确判断出病人什么时候会有自杀倾向。但是，或许我们的社交媒体上会有些蛛丝马迹能够给我们的预测提供有用的信息。”
