Посты в Instagram, сделанные людьми с диагнозом депрессии, можно надежно отличить от постов, опубликованных здоровыми людьми, благодаря искусственному интеллекту.
Ученые из Гарварда и Университет Вермонта в 2017 году опубликовали интересное исследование в журнале EPJ Data Science, в котором они использовали методы машинного обучения для выявления депрессии с использованием фотографий, размещенных в Instagram.
В нем исследователи, используя данные Instagram 166 человек, применили инструменты машинного обучения, чтобы успешно идентифицировать маркеры депрессии. Статистические характеристики были получены в вычислительном отношении из 43 950 фотографий пользователей Instagram, с использованием анализа цвета, компонентов метаданных и алгоритмического распознавания лиц. Полученные в результате модели превзошли средний показатель успешной диагностики депрессии у врачей. Эти результаты сохранялись даже тогда, когда анализ ограничивался постами, сделанными до того, как депрессивные люди были впервые диагностированы. Человеческие оценки фотографических атрибутов (счастливые, грустные и т. д.) были более слабыми предикторами депрессии и не коррелировали с вычислительными характеристиками. Эти результаты предлагают новые возможности для раннего выявления психических заболеваний.
Фотографии, размещенные в Instagram, имеют широкий спектр функций, которые можно проанализировать для понимания психологического состояния. Содержание фотографий может иметь множество характеристик: присутствуют ли люди? Это обстановка на природе или в помещении? Это ночь или день? Статистические свойства изображения также можно оценивать на уровне пикселей, включая значения для среднего цвета и яркости. Метаданные Instagram предлагают дополнительную информацию: фото получило какие-либо комментарии? Сколько «лайков» получилось? Наконец, меры активности платформы, такие как использование и частота публикации, могут также дать подсказки относительно психического состояния пользователя Instagram.
Ученые выяснили, что фотографии, размещенные подавленными людьми, были более голубыми, темными и серыми. Люди с депрессией были более склонны публиковать фотографии с лицами, но имели более низкое среднее число лиц на фотографию, чем здоровые участники. Подавленные участники реже применяли фильтры Instagram к своим опубликованным фотографиям. Когда подавленные участники все же использовали фильтры, они больше всего предпочитали фильтр «чернильница», который преобразует цветные фотографии в черно-белые. И наоборот, здоровые участники в наибольшей степени предпочли фильтр «валенсия», который осветляет оттенок фотографий.
Авторы пишут: “Медицинские работники смогут улучшить качество медицинской помощи и лучше идентифицировать людей, нуждающихся в лечении, на основе простых и недорогих методов, описанных в этом исследовании”.
DOI: 10.1140/epjds/s13688-017-0110-z
Вас также может заинтересовать:
Многочисленные испытания - одни с плацебо, другие с активными лекарствами - показали, что ассоциации пациентов… Читать далее
Воспоминания о привычках формируются медленно, с повторением вознаграждаемого действия в заданном контексте. Пока вы не выработаете… Читать далее
Исследование, опубликованное 10-го марта в журнале Nature, позволяет лучше понять, чем плацента отличается от других органов… Читать далее
В то время, как выращенное в лаборатории мясо обещает уберечь животных от убоя, древесина по-прежнему полностью получается… Читать далее
Исследователи из Японии идентифицировали новый тип экстремальной автотомии и регенерации у двух видов сакоглоссановых морских… Читать далее
Исследовательница из Технологического института Джорджии Патрисия Янг в 2015 году представила математическую модель дефекации животных.… Читать далее