除了社交媒體數據，還有多種其他數據源可以用於抑鬱症檢測，包括：
電子健康記錄（EHR）：醫療機構的電子健康記錄中包含患者的病歷、診斷和治療信息。這些數據可以用來識別與抑鬱症相關的醫療歷史和症狀，並可通過自然語言處理技術提取有用的特徵。
心理健康問卷：使用標準化的心理健康評估工具（如PHQ-9或GAD-7）收集的問卷數據，可以提供量化的抑鬱症狀評估。這些數據可以與社交媒體數據結合，進行多模態分析。
生理數據：來自可穿戴設備（如心率監測器、睡眠追蹤器等）的生理數據可以提供有關用戶情緒狀態的額外信息。這些數據可以通過時間序列分析與社交媒體數據進行整合，幫助模型更全面地理解用戶的心理狀態。
社會支持數據：來自社交網絡或社區支持平台的數據可以提供有關用戶社會支持系統的信息，這對於理解抑鬱症的影響因素至關重要。
整合這些數據源的方法包括：
特徵融合：將來自不同數據源的特徵進行融合，形成一個綜合特徵集，然後將其輸入到現有的模型中進行訓練。
多模態學習：設計多模態學習架構，能夠同時處理來自不同數據源的信息，並學習它們之間的關聯性。
數據預處理：對不同數據源進行統一的預處理，以確保數據的一致性和可比性，這樣可以提高模型的整體性能。