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※ 本文為 MindOcean 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2018-01-11 04:18:59
看板 Gossiping
作者 cigaishen (rainsforcev)
標題 [新聞]台灣清華團隊用機器學習 從發文偵測躁鬱症
時間 Wed Jan 10 21:35:39 2018


1.媒體來源:
數位時代

清華大學資訊工程系陳宜欣教授團隊開發一套方法,能從社群網路平台發文動態中,偵測
發文者精神狀況,可望用於協助受躁鬱症困擾的人。部分研究成果近日發表於arXiv線上
論文預印本資料庫。


躁鬱症有較高自殘風險,及早就醫能改善症狀

躁鬱症又稱為雙極性情感疾患(bipolar disorder),發作時會導致情緒失調,患者會經
歷一段情緒亢奮的躁期,變得精力旺盛、睡眠減少,說話滔滔不絕,但接著可能會陷入極
端低潮的憂鬱期。躁鬱的成因目前不明,先天基因、後天環境或許都有影響。


躁鬱症有可能導致患者行為極端,自殺、自殘風險較高,但不易早期診斷。如果親友能在
患者剛開始出現輕躁、躁症或憂鬱症狀時,及早協助就醫,一般都可有效控制、改善症狀
,也能預防極端行為的發生。


運用機器學習,察覺躁鬱發作初期徵兆

清大資工黃彥皓、陳宜欣團隊開發的方法,可從發文動態偵測躁鬱發作的初期徵兆。據該
論文引述,躁鬱症有較高的自傷及自殺率,但七成躁鬱症患者都曾先被誤診為其他精神狀
況。如果有方法能自動偵測早期徵狀、評估可能有潛在躁鬱的狀況,應該會對患者、親友
及照顧者有很大幫助。


研究人員搜集了上萬則推特(Twitter)上的動態發文,這些推特文是2006年到2016年之
間,由超過400位曾在推特文中自陳有躁鬱症診斷的患者所發佈。接著隨機抽樣其他人的
發文作為控制組,將患者的推特文與控制組的發文互相比較,試圖從發文行為模式中找出
一些規律。


團隊分析不同時間發文的情形,並對照發文時間與正常睡眠規律的關係。另外,利用發文
頻率估計使用者的「健談」程度。團隊也研究了每則發文內容的用詞,分析其中的情緒成
分。比較特別的是,該研究還加入一項新方法,針對發文用字的「音韻特徵」進行語音能
量評分計算。研究團隊假設情緒亢奮或憤怒的人會使用「能量強度」較高的字詞。


研究人員接著使用滑動視窗法(sliding-window appraoch),分析每個人推文牆的內容
隨時間變化的情形,特別是接近確診時間點的狀況。

最後,研究人員訓練機器學習演算法,綜合各項數據特徵來區分有初期徵兆與無初期徵兆
的人。結果顯示,偵測準確度可達91%以上。

該團隊提出的模型,可望協助躁鬱症患者的定期追蹤評估,及早察覺躁鬱發作的徵兆,以
給予患者需要的幫助和治療,減低患者做出極端行為的機會,避免發生不可挽回的憾事。


https://www.bnext.com.tw/article/47737/nthu-bipolar-disorder-detection-from-twitter-posts


5.備註:

清華在AI方面能想到這應用 真的很厲害

PTT累積的巨量推文 本身其實也能貢獻許多大樹據

幫助更多潛在患者

在這文明社會  造成的心理疾病 比身體疾病更難偵測


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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.25.121
※ 文章代碼(AID): #1QLXQkNx (Gossiping)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1515591342.A.5FB.html
axzs1111 
axzs1111: 五樓肯定是兇宅1F 01/10 21:36
t81511270: 侯  偷用PTT大數據2F 01/10 21:36
CYL009: 偵測八卦版  發現有16000人有躁鬱症3F 01/10 21:36
canucksteve: 兇宅4F 01/10 21:36
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em4: 樓下要被研究惹6F 01/10 21:36
hogu134: 幹 來偵測我啊!!!!!7F 01/10 21:36
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rie779: 可是ptt超多反串的...15F 01/10 21:38
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orfan: 不用你檢驗 現在生活在鬼島我也知道我憂鬱34F 01/10 21:41
holyhelm: 躁症的文、失覺失調的妄想文體非常特別,不是普通八卦反35F 01/10 21:41
Yan5566: 數啦幹36F 01/10 21:41
holyhelm: 串宅或幻想文可以模仿37F 01/10 21:41
leoturkey: 會被反串文稿死38F 01/10 21:42
BANAGHER: 這個板9成以上很危險XDD39F 01/10 21:42
Peteroo: 來八卦版會被反串玩死XD40F 01/10 21:43
lastmile: 好期待結果,不知道會不會開放測試 肯定很有趣41F 01/10 21:44
std92050: 777777742F 01/10 21:45
panzerbug: 喔喔喔 我沒有病43F 01/10 21:45
davidrockcom: 要測也是去k島撈樣本44F 01/10 21:45
x04nonesuchx: 最好有洨用45F 01/10 21:46
ryan0714123 
ryan0714123: 樓下蘿莉躁狂者46F 01/10 21:46
leftice: 教課超爛.....反核教授...47F 01/10 21:47
waxapple1: 不知道能否偵測人吃人,從修法立委的發言吃掉勞工的命48F 01/10 21:48
quenquen: 你的ML不會英文 去研究三普的推文 你現在一定被請去美國49F 01/10 21:48
lycs0908: 發文還有推文有時候都跟時事有關 還一堆反串怎判斷50F 01/10 21:48
fzrpower: 說不定以前一堆無厘頭的廢文,跟這種測試有關51F 01/10 21:51
akito7039: 偵測這版應該會響個不停52F 01/10 22:00
orange7986: 完了 完了53F 01/10 22:01
king22649: QQ54F 01/10 22:01
Crazyfire: 來這個版 準確度可上升到 99.91%了55F 01/10 22:02
soria: 錢哥八成是這個教授搞出來的 ㄏㄏ56F 01/10 22:06
Unawakened: 啵啵啵啵57F 01/10 22:06
bathilda: 來這個版的大部分偵測出來都是positive58F 01/10 22:13
PBlumer: 逼撥逼撥59F 01/10 22:31
namtar: 八卦版-1000060F 01/10 22:31
fuhu66: 快來偵測我阿61F 01/10 22:34
lpoijk: 趕快拿八卦版發文當test sample!!62F 01/10 22:41
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chris8886160: 會衍生監控問題,要在檯面下用會比較適合XD71F 01/10 23:58
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Ycosmos: 來八卦板測試吧73F 01/11 01:42

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