利用音频数据在初级保健中促进抑郁风险评估
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内容提要
本研究使用 Whispter 工具和 BERTopic 模型从 265 名参与者的 3919 个智能手机采集的语音记录中鉴定出 29 个话题,其中六个话题中 PHQ-8 中值大于等于 10 被视为抑郁风险话题。通过比较识别到的话题之间的行为和语言特征,揭示了话题的产生及其与抑郁症的关联。此外,通过调查话题转变与时间内抑郁症严重程度的变化之间的关系,证明了长期监测语言使用的重要性。研究发现特定的语音话题可能会指示抑郁症的严重程度,提供了一种在真实环境中收集和分析大规模语音数据的实用方法,可用于数字健康研究。