AI通过语言表达预测精神疾病

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IBM的计算精神病学和神经影像团队共同开发了一种AI算法,可以从语言表达中预测精神疾病患者的最终发病率,准确率约为83%。

从语言表达到精神病预测AI

语言是一种令人着迷的工具,可以让人类彼此分享思想。经常,如果使用的清晰和精确,语言会产生一致的思想。语言是工具,精神科医生评估一个特定的精神病或精神障碍的患者,包括精神分裂症。然而,这些评价往往取决于训练有素的专业人员和适当设施的可得性。

这样一个研究团队,由IBM的计算精神病学和神经影像学小组和世界各地大学组成的研究小组。

他们共同开发了一种人工智能(AI),能够相对准确地预测病人的精神病发作,克服了上述评价障碍。他们精神病预测AI的研究已经发表在世界精神病学杂志上。

该小组基于IBM的2015项研究的结果,论证了使用人工智能模拟高风险患者的语言模式差异的可能性,后者后来发展为精神病患者和非精神病患者。具体地说,他们分别使用自然语言处理的人工智能(AI)方法( Natural Language Processing ,NLP)量化了“语言贫乏”和“思维漂移”这两个概念的句法复杂性和语义连贯性。

然后他们的人工智能评估了研究人员指导他们谈论一个小时的病人的语音模式。

“我们在以前的研究中,我们能够建立一个预测模型,手动分数达到80%的准确率,但自动化功能达到100%。”IBM研究院计算精神病学和神经影像小组的首席研究员和经理Guillermo Cecchi表示。

在他们的新研究中,研究人员评估了一个更大的病人组,他们从事不同的言语活动:谈论他们刚读过的故事。通过培养其精神病预测AI使用他们从2015研究了解,团队能够建立一个病人言语模式的回顾性模型,Cecchi说。

根据这项研究,这个系统可以预测病人的精神病最终发生率为83%。如果应用于第一次研究中的患者,AI预测的准确率为79%,病人最终会出现精神病。

同时,IBM研究人员已经在探索计算精神病学的潜力,以帮助诊断和治疗其他疾病,包括抑郁症、帕金森病和阿尔茨海默病,甚至是慢性疼痛。

人工智能的医学未来?

IBM研究人员的精神病预测AI最终有助于精神健康从业者和病人。Cecchi在2017 IBM研究后写的,传统的评估患者是相当主观的方法。他和他的团队认为,使用人工智能和机器学习作为所谓的计算精神病学的工具,可以消除这种主观性,提高准确评估的机会。

这项新的研究只是IBM研究精神病学计算的一部分。2017年初,李歆的团队和来自艾伯塔大学的研究人员进行了一项研究,通过IBM高级研究中心阿尔伯塔。这项特殊的工作结合神经影像学技术和AI,通过分析病人的脑部扫描来预测精神分裂症。

在新的研究中,Cecchi认为,它可以使神经精神评估提供给更广泛的公众的重要一步,并提高在精神病发作的诊断可能会导致更好的治疗。

“例如,这个系统可以在诊所使用。患者认为风险可以快速、可靠地进行分流,使(总是有限的)资源可用于那些被认为遭受了第一次精神病发作的可能性很大,”Cecchi说,没有专业专业人员或诊所的人们可以发送音频样本进行远程评估。

Cecchi对未来主义的方法不必局限于精神病,要么。他说:“类似的方法可以在其他条件下实施,例如,抑郁症。”。事实上,IBM的研究人员已经在探索计算精神病学的潜力,以帮助诊断和治疗其他疾病,包括抑郁症、帕金森病和阿尔茨海默病,甚至慢性疼痛。

AI将是真正革命性的“药物”,随着这些先进的系统进入主流。这意味着我们将进入一个新的医疗保健时代,希望这会是任何人任何地方有机会获得最好的诊断和治疗方案。(Aming)

——阿明/翻译编辑——

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