智能手机数据检测抑郁症获突破

在当今数字化时代，智能手机已成为我们生活中不可或缺的一部分。它不仅方便了我们的沟通和娱乐，还在医疗健康领域展现出了巨大的潜力。近期，兰州大学信息科学与工程学院的杨民强副教授及其团队在利用智能手机数据检测抑郁症方面取得了令人瞩目的成果，为精神健康领域的诊断和治疗带来了新的曙光。相关论文发表于《Proceedings of the IEEE》。

杨民强团队正在讨论数据。兰州大学供图。

据了解，该研究聚焦于如何从智能手机收集的海量数据中，精准地提取出能够有效识别抑郁症的数字特征。研究团队深入分析了当前通过智能手机数据进行数字表型的研究现状，创新性地总结出五类关键特征：位置特征反映个体的活动范围和轨迹；运动特征体现个体的运动状态和活动量；睡眠特征包含睡眠时长、质量等重要信息；节律特征表征个体日常活动的时间规律；社交与设备使用特征则记录个体的社交互动模式和手机使用习惯。

这些特征的发现，为抑郁症的检测提供了全新的视角和有力的工具。与传统的检测方法相比，利用智能手机数据进行抑郁症检测具有诸多优势。它能够实现对个体的长期、连续监测，捕捉到更多细微的变化和趋势，从而提高检测的准确性和可靠性。同时，这种方法还减少了对专业医疗设备和人员的依赖，降低了检测成本，使得抑郁症的早期发现和干预变得更加可行和普及。

然而，在研究过程中，团队也面临着诸多挑战。手机原始数据的复杂性和多样性，使得从中提取稳定、有效的数字表型并非易事。此外，隐私保护问题也是亟待解决的关键。未经处理的敏感信息，如语音、定位等，如果被不当获取和利用，将对个人隐私造成严重威胁。

为此，研究团队积极探索高信效度的特征工程方法和隐私计算框架，以确保数据的安全性和合规性，为临床应用和技术转化扫清障碍。

这项研究成果不仅在学术上具有重要意义，更在实际应用中展现出巨大的潜力。它为抑郁症的早期筛查、个性化治疗和病情监测提供了新的手段和依据，有望改善患者的生活质量，减轻社会医疗负担。同时，也为其他精神障碍的检测和研究提供了宝贵的借鉴和启示，推动了整个精神健康领域的发展。