這項刊登在開放式期刊《BMJ Open》的研究結果指出，傳統情緒測量表雖然經過多年發展，能夠有效釐清並評估受試者的心理狀態，並給予適合的諮商或藥物治療。但由於社會上對於憂鬱症患者的負面刻板印象，經常導致受試者選擇逃避並隱瞞真實心情，好讓測試結果不會顯示出憂鬱傾向。

為了解決這個問題，研究團隊試圖跳脫傳統情緒測量的方式，因此與許多上班族一同合作，從社會人口學，包括年齡、婚姻狀態、家庭社經情況等變項，以及生活習慣和睡眠狀況等項目，擬定了新的測量標準。

團隊讓 AI 系統學習這套新的測量模式，並與團隊一同為 7,251 名受試者進行心理狀態調查，結果顯示，透過深度學習能力，AI 得到的調查結果準確率，幾乎與研究團隊相同。

▲研究主導者，筑波大學職場心理學與航太醫學教授道喜將太郎（Source：Research Gate）

「我們對這個結果相當意外。」研究團隊主筆道喜將太郎（Shotaro Doki）教授表示，實驗證明即使在缺乏受試者情緒測量指數的情況下，AI 仍然可以透過新的測量方式，快速且準確判斷出具有憂鬱傾向的受試者。如此一來，受試者就不需要提供主觀的情緒測量表，避免因為社會壓力而想要隱瞞，反而無法得到後續協助與治療。

研究團隊接下來將繼續精進 AI 偵測系統的準確率，並擴大測試不同國家、文化和社會經濟地位的受試者，未來可望將這項系統開發成身心醫學的一套標準設備，有助於提升各國社會和經濟安全網的建構。

• AI can be Used to Detect Signs of Depression

（首圖來源：Pixabay）