全球有近 3 亿人患有抑郁症，如果不报告，通常很难发现。为了解决这个问题，史蒂文斯教授 Sang Won Bae 正在开发人工智能智能手机系统，如 PupilSense 和 FacePsy，它们可以分析瞳孔大小和面部表情，以非侵入性方式识别潜在的抑郁症。
史蒂文斯大学的一位研究人员创建了两款新的人工智能智能手机应用程序，旨在检测我们的瞳孔、面部表情和头部运动中的细微线索。
据估计，全球约有 3 亿人患有某种形式的抑郁症，约占全球人口的 4%。然而，检测抑郁症可能很困难，尤其是当患者不与朋友、家人或医疗保健专业人士分享他们的负面情绪时。
目前，史蒂文斯大学教授 Sang Won Bae 正在研究几种人工智能智能手机应用程序和系统，可以非侵入性地警告我们和其他人，我们可能正在变得抑郁。
“抑郁症是一个巨大的挑战，”Bae 说道：“我们想提供帮助。”
“而且由于当今世界上大多数人每天都在使用智能手机，这可能是一个有用的检测工具，并且已经构建好并可供使用。”
捕捉眼睛的图像，透露心情Bae 正在与史蒂文斯大学博士生拉胡尔·伊斯兰 (Rahul Islam) 合作开发一个名为 PupilSense 的系统，其工作原理是不断拍摄智能手机用户瞳孔的快照并进行测量。
她解释道：“过去 30 年来的研究已反复证明了瞳孔反射和反应与抑郁发作之间的关联。”
该系统通过用户打开手机或访问某些社交媒体和其他应用程序时捕捉的 10 秒“连拍”照片流，准确计算出瞳孔的直径，并与眼睛周围的虹膜进行比较。
在对 25 名志愿者进行为期四周的早期系统测试中，该系统嵌入到志愿者的智能手机中，在收集瞳孔图像数据后分析了大约 16,000 次与手机的互动。在教会人工智能区分“正常”反应和异常反应后，Bae 和 Islam 处理了照片数据并将其与志愿者自我报告的情绪进行了比较。
PupilSense 的最佳版本（称为 TSF，它仅使用经过选择的高质量数据点）在人们确实感到抑郁的警示时间上被证明准确率为 76%。这比目前正在开发和测试的用于检测抑郁症的最佳智能手机系统（称为 AWARE 的平台）还要好。
Bae 补充道：“既然这个概念已经被证明，我们将继续开发这项技术。”他之前开发了基于智能手机的系统来预测酗酒和大麻的使用。
该系统于春末在日本举行的国际活动与行为计算会议上首次亮相，目前该系统已在 GitHub 平台上开源。
面部表情也能揭示抑郁症的本质Bae 和 Islam 还在开发第二个系统，称为 FacePsy，该系统可以强大地分析面部表情以洞悉我们的情绪。
研究指出：“越来越多的心理学研究表明，抑郁症的特征是面部肌肉运动和头部姿势等非语言信号。”
FacePsy 在手机后台运行，只要手机打开或常用应用程序打开，就会拍摄面部快照。（重要的是，它会在分析后立即删除面部图像，以保护用户的隐私。）
“刚开始的时候，我们并不清楚哪些面部表情或眼部动作与自我报告的抑郁症状相对应，”Bae 解释道：“有些是意料之中的，有些则令人意外。”
例如，初步研究显示，微笑增多与幸福无关，但与抑郁情绪和情感的潜在迹象有关。
“这可能是一种应对机制，比如，当人们情绪低落时，他们会为自己和他人装出一副‘勇敢的面孔’，”Bae 说：“或者这可能是研究的产物。还需要更多的研究。”
早期数据还显示，抑郁症的其他明显信号包括早晨面部运动减少，以及某些非常特殊的眼部和头部运动模式。（例如，早晨头部左右摆动似乎与抑郁症状增加密切相关。）
有趣的是，早晨和晚上眼睛睁开的次数越多，也与潜在的抑郁症有关——这表明外在的警觉或快乐的表现有时会掩盖内心的抑郁情绪。
Bae 总结道：“其他使用人工智能检测抑郁症的系统需要佩戴一个设备，甚至多个设备。我们认为这项 FacePsy 试点研究是朝着紧凑、廉价、易于使用的诊断工具迈出的重要一步。”
参考文献：Rahul Islam 和 Sang Won Bae 撰写的“FacePsy：一种开源情感移动感知系统——分析面部行为和头部姿势以在自然环境中检测抑郁症”，2024 年 9 月 23 日，ACM 人机交互论文集。DOI：10.1145/3676505
FacePsy 试点研究的结果将于10 月初在澳大利亚举行的ACM 国际移动人机交互会议(MobileHCI)上公布。
来源：斯蒂文斯理工学院
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