AI揭祕抑鬱症！語音+腦電圖，診斷準確率高達97.53%

人工智能正在悄然改變心理健康領域的診斷方式。來自考納斯理工大學的研究團隊開發出一種revolutionary的抑鬱症診斷模型，通過語音和腦電圖數據的多模態分析，爲精準識別心理健康問題開闢了全新路徑。

這項研究的核心在於打破傳統單一數據診斷的侷限。研究團隊選擇語音作爲關鍵數據源，因爲它能微妙地反映情緒狀態。語速、語調、情感能量都可能成爲抑鬱症的潛在信號。

圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

通過將腦電圖和語音數據轉化爲可視化的光譜圖，研究團隊使用改進的深度學習模型，最終將抑鬱症診斷準確率提升到驚人的97.53%。這意味着AI有望在未來爲心理健康診斷提供更客觀、更精準的工具。

研究負責人馬斯克利烏納斯教授坦言，這項技術的未來發展仍面臨挑戰。如何讓AI不僅能給出診斷結果，還能解釋診斷依據，是下一個需要攻克的難關。

更令人深思的是，這項研究折射出AI在healthcare領域的巨大潛力。在保護患者隱私的同時，利用技術爲心理健康提供更精準的干預，或許將成爲未來醫療科技的重要方向。

抑鬱症正以每年280萬人的規模影響着全球，而AI的出現，或許將爲無數患者帶來及時且精準的診斷希望。