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语音特征识别MDD自杀风险模型及4周随访验证
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AI 综述
2026年10月13日，首都医科大学附属北京安定医院研究团队在Frontiers in Psychiatry发表研究，比较声学、传统文本与深度语义三类语音特征对MDD患者自杀风险的识别能力。研究纳入248名HAMD-17总分≥14的MDD患者。内部验证中，传统文本特征模型AUC为0.687，高于声学特征的0.604和深度语义特征的0.641；文本特征联合IDS-SR总分后AUC升至0.745，且显著高于仅用IDS-SR的0.625。目前报道仅涉及模型开发与内部验证结果，4周随访验证的具体数据尚未在报道中披露。
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最新进展10月13日 14:17
研究显示文本特征联合IDS-SR总分识别自杀风险AUC达0.745，优于单用IDS-SR。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- Frontiers in Psychiatry精选基于语音识别MDD患者自杀风险：模型开发与4周随访验证
首都医科大学附属北京安定医院研究团队在248名HAMD-17总分≥14的MDD患者中，比较声学、传统文本与深度语义三类语音特征对自杀风险的识别能力。内部验证中传统文本特征模型AUC为0.687，高于声学0.604和深度语义0.641；文本特征联合IDS-SR总分后AUC升至0.745，且显著高于仅用IDS-SR的0.625。
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