判定精度は医者以上?FacebookTwitterLinkedinPrintemail描いた絵を使った精神分析などは昔からありますが、どうやらインスタグラムやツイッターなどに投稿された写真の傾向から、投稿者が「うつ病」に罹っているかどうかがわかるようです。それも、人工知能によって。最近はスマートフォンを使って気軽に日常の写真を撮ることが多くなりましたが、インスタグラムやツイッターなどにそういった写真を投稿する機会が増えました。「#ファインダー越しの私の世界」などのハッシュタグを付けて、自分好みの写真、自分だけの「世界観」を表現する写真を投稿する人たちも増えています。写真の色味は濃淡などを自由に変えられるフィルター機能がさまざまなアプリで使えるようになったことから、昔よりも独自の雰囲気を加えた写真を投稿しやすくなっています。そのため、日常的にSNSにアップされている写真にも投稿者に特有の「特徴パターン」が現れているようです。米バーモント大学の研究グループは、インスタグラムに投稿された写真に着目して、投稿者が「うつ病かどうか」を判別できないかと考えました。実験参加者166人による計4万4000枚もの投稿写真をAIに分析させて、それらの写真に現れている特徴からうつ病を識別する手法を開発しました。ちなみに、166人の参加者のうち71人が過去3年間でうつ病と診断されていました。実際にAI写真を分析させたところ、なんと70%の精度でうつ病の投稿者を特定することができたとしています。医師による診断ではわずか42%の成功率だったとのこと。画像を分析するAIには、これまでの心理学研究の結果に基づいて色や明るさに関する画像の特徴がプログラムされています。いう3つの要素が異なっています。色相は、赤や黄、緑、青、紫など色の違いです。白や黒に対してさまざまな純色を混ぜることで色を生み出すことができますが、純色を混ぜる量が多いほど彩度が高くなります。白の量が多いほど明度が高く(明るく)、黒が多いほど明度が低く(暗く)なる、といった具合です。上の2枚の例で言うと、どうやらうつ病の状態にある人は下側の写真をより好むようです。うつ病の人は、より青味が強く(高い色相)、よりグレーな(彩度が低い)、より暗い(明度が低い)写真を好んで投稿することがわかりました。インスタグラムには非常に多くのフィルターが用意されており、ユーザーは自由に自分の写真を好みの味わいに加工して仕上げることができます。研究グループによると、どうやら使用するフィルターの種類にうつ病の傾向が強く表れているようです。上の棒グラフは、健常者(赤色)とうつ状態の人(青色)が使用するフィルターの傾向を表しています。健常者に人気のフィルターは圧倒的に「Valencia」です。ちなみにValenciaはスペイン中東部にある地域の名前ですが、オレンジがかった色味をもち、明るく透き通ったイメージです。うつ状態にある人が好んで使っていたのは「Inkwell」。Inkwellはインクを入れる壺の意味ですが、これは写真を白黒写真に変更するフィルターです。「悲しい」気持ちの人は自撮りが好き?また、色味のほかにも投稿写真にある特徴が見られたという。「悲しい」精神状態にあると診断された人が投稿した写真には、写っている顔の数が少ない傾向があるとしています。研究グループによると、この傾向は「うつ病の人は自撮りを多く行う」という事実を反映しているとのこと。これはどうでしょうか。あまりにも恣意的な解釈ではないかと思いますが、実際に「自撮りに関する仮説は未検証である」と論文に記載されています。研究では、実験参加者の友人たちが投稿写真から健常者とうつ病患者を見分ける実験も行われました。その結果は、どうやらAIの方がうつ病を判別する能力が高かったようです。研究グループは今回の研究について、まだ診断的な試験ではないとしています。するとうつ病を早期に診断するための簡易なスクリーニング法として確立できる可能性があるかも知れません。POST隠れ心房細動のリスクをAIで推定する心電計を開発AIを使って隠れ心房細動のリスクを推定できる心電計をフクダ電子が開発しました。心不全の患者のフレイルを歩行動画から自動判定す...インフォコム株式会社と北海道大学は、心不全患者の歩行様式を撮影した動画からフレイル(虚弱・・・アルツハイマー病原因物質の蓄積量を予測する機械...アルツハイマー病の原因となるアミロイドβの蓄積量を予測するモデルが開発されました。RANKINGまだデータがありません。