人工知能がうつ病診断、精神科医の2倍の成功率だった！？

From：宮里竹識
秋葉原のオフィスより、、
精神疾患の病名判断って、
意外と難しいんです。
同じ症状が見られても別の病気だったりします。
当然別の病気であれば
治療法や処方薬も変わってきます。
なので、
病名判断を誤ってしまうと
誤った治療を行うことになり
病気が治るのが遅れてしまうことがあるのです。
よくあるのが
うつ病と双極性障害の判断を誤ってしまうことですね。
たとえ精神科医であっても
病名の診断を誤ってしまうことがあります。
これは事実ですので
この現状を受け入れるしかありません。
しかし朗報です。
なんと、
人工知能にうつ病の診断をさせたところ、
精神科医よりも2倍高い確率で正しくうつ病を特定できたそうです。
この研究を行ったのは、
米バーモント大学の研究チームで、
科学誌「EPJDeta Science」電子版の
2017年8月7日号で詳細が掲載されています。
研究チームは、
コンピュータの学習プログラムを使って人工知能が、
SNSに投稿された写真から
「うつ傾向」を評価するシステムを開発しました。
そして被験者166人（このうち71人が過去3年間でうつ病と診断されている）を選出し、
被験者がインスタグラムに投稿した計43,950枚の写真を
人工知能に分析させました。
その結果、
70％の確率でうつ病の被験者を特定することに
成功したのです。
過去の研究では、
写真や絵から精神科医がうつ病と診断するケースの特定率は
42％ということでしたので、
約2倍近く人工知能の方がうつ病者を特定できたのです。
研究チームによると、
人工知能は投稿写真の「色相」（色の調子）、「明度」（明るさ）、
「彩度」（鮮やかさ）を基準に評価し、
うつ病の人は「高い色相・低い明度・低い彩度」の
写真を使う特徴があるそうです。
他にも、うつ病の人は写真を使う上で次のような特徴が見られたそうです。
①写真の雰囲気を「幸福」「悲しみ」「親しみ」「面白い」の4つのキーワード
で評価すると、「悲しみ」の度合いが高く、ほかの3つの要素が低い。
②顔の写真ではアップが少なく、引いた写真が多い。
また正面を写真が少なく、斜めや横からの写真が多い。
③1枚あたりに写りこんでいる顔の数が少なく、
自撮り写真が多い（他人と一緒の写真が少ない）。
④色では青色（ブルー）と灰色（グレー）が強く、全体に暗く、
ぼんやりしている。
⑤写真を加工する際、インスタグラムのフィルターのうちモノトーンにする
「Inkwell」を好んで使う。
このまま人工知能の精度が上がれば
うつ病の早期発見につながるかもしれませんね。
ただ、投稿された写真から簡単にうつ病かどうかを判断できるということは、
ちょっと運用を誤ると大きな問題となります。
人権やプライバシーへの配慮も重要ですからね。
世の中どんどん便利になっていきますが、
どんな便利なシステムがあっても
使う人間次第で良くも悪くもなります。
最後はやっぱり人ですね。
私も障害年金のサポートや周囲との人間関係を通じて
人間性を高めていきたいと思います。
いつか私の銅像が建てられるような人間になりたいですね。
私の死後、誰か私の銅像を建ててください（笑）