Nuvarande metoder för depressionsbedömning beror nästan helt på kliniska intervjuer eller självrapporter. Sådana åtgärder saknar systematiska och effektiva sätt att införliva beteendeobservationer som är starka indikatorer på psykisk sjukdom. Vi jämförde en klinisk intervju av depressionens svårighetsgrad med automatisk mätning hos 48 deltagare som genomgår behandling för depression. Intervjuer gjordes med 7-veckors intervaller vid upp till fyra tillfällen. Efter standardnedskärningar klassificerades deltagarna vid varje session som remitterade, mellanliggande eller deprimerade. Logistiska regressionsklassificeringar med validering av leave-one-out jämfördes för ansiktsrörelsedynamik, huvudrörelsedynamik och vokala prosody individuellt och i kombination. Noggrannhet (remitterad kontra deprimerad) för ansiktsrörelse dynamik var högre än den för huvudrörelse dynamik; och var och en var betydligt högre än den för sång prosody. Noggrannheten för alla tre metoderna tillsammans uppgick till 88,93 %, vilket överstiger den för varje enskild modalitet eller par av modaliteter. Dessa fynd tyder på att automatisk upptäckt av depression från beteendeindikatorer är genomförbar och att multimodala åtgärder ger mest kraftfulla upptäckt.
REF jämför ansiktsrörelsedynamik, huvudrörelsedynamik och röstprosody individuellt och i kombination, och visar att multimodala åtgärder ger de mest kraftfulla upptäckter.
Multimodal Detection of Depression in Clinical Interviews
{'venue': "ICMI '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}