用AI来实现精神疾病诊断、视频测谎？人大ML研究组开发了一位AI读心师

雷锋网 AI 科技评论按：近日，由卢志武博士领导的中国人民大学信息学院机器学习研究组开发了一套 AI 读心师系统，该系统可以通过分析一段短视频，来进行心理健康分析、个人信用评估、五重性格测试等，可应用于银行面签、法庭庭审、公司面试等多个场景。

AI 读心师系统
中国人民大学信息学院机器学习研究组由卢志武博士，以及 10 余名博士生与硕士生组成，属于文继荣教授的大数据分析团队。该研究组在 TPAMI、IJCV、NIPS、CVPR 等顶级期刊/会议上发表 40 余篇论文，主持了国家自然科学基金、军委科技委等多个国家项目，还曾获人工智能国际权威评测 ImageNet 2015 视频检测任务亚军。
据卢志武博士的介绍，AI 读心师系统作为一套能够进行心理健康以及信用分析的系统，主要基于该研究组在精神疾病诊断、视频测谎两个方向上的研究成果。下面我们进行一一介绍：
可快速检测 ASD 和 MDD 的深度学习模型 DeepInsight
将人工智能技术应用到精神疾病诊断这一领域，是研究组的一个重要尝试，其相关的研究成果也发表在了计算机视觉权威会议 BMVC 2018（全称为 British Machine Vision Conference，为次于 CVPR、ICCV、ECCV 的第四大计算机视觉会议）。他们在论文（下载地址：http://bmvc2018.org/contents/papers/0406.pdf）中，提出了一种新的深度学习模型——DeepInsight，该模型可用于快速检测自闭症谱系障碍（ASD）和重度抑郁障碍（MDD）。
据之前的医学研究表明，患有自闭症的儿童与正常发育的儿童在面部特征上存在明显差异。基于这一发现，研究组初步考虑利用深度学习方法提取对自闭症诊断有辨别力的面部特征。然而，由于现有的标记数据（真实患者数据）远远不能满足对自闭症诊断深度模型的训练，因而他们尝试通过同时考虑两种典型的精神障碍（ASD 和 MDD）来完成相关的任务，并提出了一个多任务多尺度深度学习模型 DeepInsight，以便对每个诊断任务的标记数据进行扩充，提升深度学习模型的性能。