分析你说话，AI就能诊断精神疾病，准确率达83%

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神经病，我不想要面子！

无意的话语，包括赞美和幽默，发挥了语言的魅力。语言是一种迷人的工具，人们用它来相互交流和分享观点。一般来说，如果语言清晰、准确、运用得当，就能引起交际对象的共鸣。

同时，精神病学家也使用语言来评估患者是否患有特定的精神疾病或精神障碍(包括精神分裂症)。过去，这种评估通常需要训练有素的专业人员和适当的支持设施。

然而，ibm研究公司的计算精神病学和神经成像团队吸引了世界各地大学的参与。

在字里行间，人工智能可以诊断精神障碍

他们共同开发了一个人工智能系统，可以相对准确地预测精神病人的攻击概率，同时在客观层面上克服了上述评价障碍。目前，这个用于精神病学预测的人工智能程序已经发表在《世界精神病学》杂志上。

该团队基于ibm在2015年的研究发现，并证明了使用人工智能技术来模拟和判断随后发展为精神疾病的高风险潜在患者的语言模式差异的可能性。更具体地说，他们使用自然语言处理(nlp)技术来量化语言贫乏和思维跳跃的概念，从而检查彼此在句法复杂性和语义连续性方面的实际表现。

他们的人工智能成果以一个小时为一个周期，在研究人员的指导下跟踪精神病人的语言表达模式。

ibm research首席研究员、计算精神病学和神经影像学团队负责人吉列尔莫·切奇(Guillermo cecchi)在接受Be采访时表示，在我们的研究中，我们能够建立一个预测模型，人工评分的准确率达到80%，但自动特征提取的准确率高达100%。

在新的研究中，研究者决定在病人中进行一轮不同的语言表达测试:复述刚刚读到的故事。Cecchi指出，通过使用从2015年的研究中提取的知识来训练这套精神病预测ai，它可以成功地为患者的语言表达模式建立一个追溯模型。

事实上，在本研究实验中，该系统可以预测精神病人的最终发病率，准确率为83%。如果用于分析原始研究中的患者数据，其判断准确率可达79%。

Ibm研究人员认为，这种精神疾病预测人工智能最终会给精神健康从业者和患者带来巨大帮助。正如cecchi在IBM 2017年的研究报告中指出的，传统的患者评估方法往往非常主观。然而，使用人工智能和机器学习技术作为计算精神病学的工具将消除这种主观性并提高准确评估的可能性。

不仅如此，人工智能还被用来诊断抑郁症

这项新研究只是ibm research计算精神病学研究工作的一部分。

早在2017年，cecchi的团队就与阿尔伯塔大学的研究人员合作，在ibm阿尔伯塔高级研究中心开展了一项研究。这项工作结合了神经成像技术和人工智能，并通过分析病人的大脑扫描来预测精神分裂症的可能性。

至于这项新的研究，cecchi认为它可能成为向更广泛的公众提供精神病学评估服务的重要基础，并将最终改善精神疾病的诊断和治疗。

正如cecchi所说，该系统的最大优点是，无需专业人员或复杂设备的帮助，通过向精神病预测ai发送音频样本，就可以方便地完成远程评估。这意味着稀缺的诊断资源将用于那些发病率较高的潜在精神病人。

当然，这个研究项目并不局限于精神病学诊断领域。切奇说，其他疾病也可以用类似的方法来诊断，比如抑郁症。

事实上，ibm研究人员已经开始探索计算精神病学的发展潜力，以帮助诊断和治疗其他疾病，包括抑郁症、帕金森病、阿尔茨海默病，甚至其他慢性疼痛疾病。

这些都是人工智能在医疗方面的应用。随着这些先进系统逐渐被主流群体所接受，未来将迎来一个新的医学时代，它可以随时随地为任何人提供最好的诊断和治疗服务。

来源：搜狐微门户