4月11日，“我国近三成青年有抑郁风险”的话题引起了人们的热议。
这个话题源自中国青少年研究中心团队协同中国科学院心理研究所所做的调查报告。近日，他们对年龄在14~35岁之间（包括男性2739人、女性2824人）的青年进行了心理健康专题调查。
经过调查发现，受访青年中近三成具有抑郁风险，近一成有抑郁高风险。同时，在他们将青年分为中学在读、高等教育在读、在职三种类别后，进行比较发现，中学在读学生7.7%存在高抑郁风险，高等教育在读学生6.6%存在高抑郁风险，在职青年8.8%存在高抑郁风险。在职青年存在抑郁高风险的比例显著高于在读学生。
抑郁症 资料图
作为最常见的一种心理健康疾病，抑郁症对患者的工作、学习、日常生活和社会交往都会受到明显的影响。抑郁症之所以能大范围的围绕在我们身边，主要原因在于抑郁症的在开始阶段通常是难以发现与预防的，这些症状会被人们忽略，以至于在后期的治疗上才会困难重重，因此在这种情况下，对抑郁症的前期症状追踪与分析就变得非常重要。
随着互联网技术和传感器技术的进步，传感器在抑郁症的治疗上也逐渐在发挥其作用。其中就有研究机构的科学家表示，可以利用手机的传感器帮助识别哪些人有几率患上抑郁症，并确保病人得到更迅速的治疗。
科学家们表示，通过跟踪人们每天使用手机的平均数和记录 GPS 数据，能够以较高精度的水准，识别人们是否患有抑郁症的症状。
通过跟踪患者使用手机的平均数和记录 GPS 数据，识别人们是否患有抑郁症的症状
为了证实这个猜想，研究人员招募了40名年龄为19至58岁之间的志愿者，并要求参与者填写一份普通的抑郁症调查表。在之后为期两周的时间里，他们通过一款名为Purple Robot 的 Android 应用程序追踪参与者的移动和电话的使用。
那些患有抑郁症的患者往往会更频繁地去一些正常人不会去的地方，从社会的角度来看，他们往往也更加孤僻。因此，研究人员后来分析了28名参与者的数据，去观察高频度的电话使用(心理孤僻人群中的一种寄托)或 GPS 数据与抑郁症之间的关系（由于某些技术问题，其他12位学员未能纳入研究）。
研究人员发现，通过手机收集到的一些变量与参与者的抑郁情况密切相关。研究人员解释道，越抑郁的人，在行为上就越不规则，这意味着他们在离开家或返回家方面并没有一个固定的时间。研究人员还发现，越抑郁的人也会更多地使用手机，这点符合研究预期。
总体而言，科学家建立的模型能够以87%的准确率识别人们的抑郁症症状。这一发现表明手机传感器数据可以被用来提供抑郁症的客观行为的证据。虽然这是一个非常小规模的研究，研究人员还没有得到过很长一段时间的数据，但把这些因素先放在一边，这项研究势必能在抑郁症的追踪上为后人提供可用经验。
可穿戴运动传感器，可以检测抑郁症患者的运动数据 资料图
另外，也有研究表明可以使用可穿戴运动传感器来监测抑郁症患者的运动数据，并使用机器学习算法来分析他们的运动，用算法来分析患者的抑郁程度，并进行针对性的治疗。
同时，美国加州大学洛杉矶分校的科学家们研发小组开发出了一种神经传感器，可以在真实时间内探测大脑细胞和和其回路的功能，通过这种方式，可以探测大脑功能区和障碍区所释放的关键化学物质有何不同，这些信息和知识将可以用来开发新一代的治疗神经系统疾病的方法，这或将为治疗抑郁症等疾病的预测与治疗提供新的视角。