听语音辨心情：手机App探测双相患者心境变化

来自密歇根大学的U-M抑郁中心团队在国际音响、语音及信号处理大会中报告称，通过分析日常会话中语音的微妙特征，他们研发的一种智能手机App有望用于探测双相障碍患者心境改变的早期征象。

尽管在推广应用前，人们仍需对该App进行大量测试，但来自一组患者的早期研究结果显示，该App可在保护隐私的前提下进行有效监测。研究者希望，该App能为双相患者及其照料团队提供心境改变的早期信号，而这一技术或许也能帮助其他精神障碍患者。

事实上，更多的患者已经开始使用该App，所需的智能手机由研究方提供。随着越来越多的患者参与进来，由计算机专家Zahi Karam博士领衔的研究团队将进一步测试并改进该技术。

研究者将该项目命名为“PRIORI”，意即希望通过该项目发现双相障碍新的生物标记物，进而未雨绸缪，尤其是对于那些精神卫生资源短缺地区的患者。双相障碍影响着世界范围内的上千万人，可能导致包括自杀在内的严重后果。

纵然初步结果令人鼓舞，相关研究仍不能停歇。接下来，该技术及其算法将在60名美国患者中得到进一步检验。这些患者来自UM治疗中心，该中心也是美国首个专门治疗抑郁及相关疾病的医疗机构。

“关键性研究结果初步证明，通过分析语音特征，我们完全可以使用常规手机检测心境状态，而不侵犯使用者的隐私，”博士后Karam称，“我们所收集的数据越多，模型也会变得更好。我们的最终目标是有能力探测出心境摇摆，这样就可以对患者进行早期干预了。”

“这项结果特别令人兴奋，不仅在于这是一项科技成就，它同时也是精神卫生研究、机械学及创新研究基金的一次成功‘联姻’。”双相障碍专家McInnis补充道。语音技术研究的启动资金来自密歇根临床及健康研究所，研究中的志愿者来自Prechter基金所支持的登记项目，而来自美国国立精神卫生研究所（NIMH）的资金则使早期研究结果成为现实。

工作流程

该App以普通安卓智能手机为运行平台，自动监测患者在所有日常对话中的语音类型，这些对话中也包括该患者的照料团队成员每周打给患者的来电。计算机程序将分析每段对话中的语音及沉默时间的许多特征。

App仅记录患者端的谈话，语音记录被加密，连研究团队也无法获得。他们只能看到经由计算机分析所得到的结果；遵照患者隐私条款，这些内容被安全地储存在服务器中。

每周，一位经过训练的临床医师对患者的心境进行标准化评估，以提供心境状态的基准值，谈话过程同时用于关联患者的语音特征。

鉴于其他精神障碍同样可能导致语音的改变，研究者称，从精神分裂症到创伤后应激障碍，再到帕金森病，该技术或许同样能派上用场。

初步结果

首批6位患者均为快速循环型双相障碍患者，既往曾多次发作抑郁及躁狂。研究者所公布的结果显示，他们的分析可有效检测到心境高涨及低落。收集到的资料越来越多，App对心境的检测技术也将有所提高。

研究者对双相障碍的各个相位均进行了研究，从轻度抑郁和轻躁狂到严重抑郁及躁狂状态。他们希望，该软件可以成功预测转相；他们同样需要开发相关技术，将心境改变的情况告知App使用者及照料人员，以开展合适的干预措施。

信源：Listening to bipolar disorder: Smartphone App detects mood swings via voice analysis，ScienceDaily

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