IBM的計算精神病學和神經成像研究小組一直在研究如何利用機器學習預測人類罹患精神疾病的風險。日前，他們剛剛公布了最新的研究成果，研究結果表明，AI對于精神疾病的評估具有重大價值。
基于2015年發(fā)表的研究成果，IBM團隊用人工智能算法分別對59名受試者的語言模式進行了追蹤和分析。受試者參加了一項訪談測試，訪談的記錄依據(jù)詞性不同被逐個拆解，然后對句子的連貫性進行評分。機器算法則根據(jù)他們的語言模式判斷哪些人有罹患精神疾病的風險。受試者中有19人在兩年內患上了精神疾病，其余40人則一切正常，算法預測的準確率高達83%。這套算法還能夠區(qū)分近期罹患精神疾病的人群與正常人群的語言模式，并且準確率達到了72%。研究人員發(fā)現(xiàn)，那些有患病風險的人說話時較少使用物主代詞，說出的句子也不那么連貫。
雖然這項研究目前還在進行，但它表明人工智能在預測精神疾病方面也許是一種非常有效的工具，尤其是在專業(yè)精神衛(wèi)生人員比較短缺的情況下，將發(fā)揮非常重要的作用。
“我們相信這是在為心理健康從業(yè)者開發(fā)工具的道路上邁出的重要一步，有了這個工具，護理者和患者就能夠在診所以外的地方進行精神疾病評估了。”這項研究的作者Guillermo Cecchi在一篇博客文章中說道。
Cecchi表示，提前預測到患者未來幾年的精神風險，有助于醫(yī)護人員更好地分配資源，提供更好的精神護理。
這項研究最近發(fā)表在了《世界精神病學》雜志上，Cecchi表示，未來該研究小組還將分享更多關于其他精神健康狀況的研究，包括抑郁癥、阿爾茨海默病、帕金森病和慢性疼痛等。
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