伦敦大学研究：人工智能语言模型可以帮助诊断精神分裂症

伦敦大学学院神经病学研究所的科学家们开发了基于人工智能语言模型的新工具，可以表征被诊断为精神分裂症患者言语中的细微特征。

这项研究发表在美国国家科学院院刊上，旨在了解语言的自动分析如何帮助医生和科学家诊断和评估精神疾病。

目前，精神病诊断几乎完全基于与患者及其亲近者的交谈，血液测试和脑部扫描等测试的作用微乎其微。然而，这种缺乏准确性的情况阻碍了对精神疾病的原因和治疗监测的更深入了解。

研究人员要求26名精神分裂症参与者和26名对照参与者完成两项语言流利性任务，要求他们在五分钟内说出尽可能多的单词，要么属于“动物”类别，要么以字母“p”开头。

为了分析参与者给出的答案，该团队使用了一个人工智能语言模型，该模型经过大量互联网文本的训练，以类似于人类的方式表示单词的含义。他们测试了人工智能模型是否可以预测人们自发回忆的单词，以及这种可预测性在精神分裂症患者中是否降低。

他们发现，与精神分裂症患者相比，人工智能模型确实更能预测对照组参与者给出的答案，而且这种差异在症状更严重的患者中最大。

研究人员认为，这种差异可能与大脑学习记忆和想法之间关系的方式有关，并将这些信息存储在所谓的“认知地图”中。他们在同一研究的第二部分中发现了对这一理论的支持，作者使用大脑扫描来测量大脑中参与学习和存储这些“认知地图”的部分的大脑活动。

主要作者Matthew Nour博士（伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所和牛津大学）说：“直到最近，医生和科学家还无法自动分析语言。然而，随着ChatGPT等人工智能语言模型的出现，这种情况正在改变。这项工作展示了将人工智能语言模型应用于精神病学的潜力，精神病学是一个与语言和意义密切相关的医学领域。”

精神分裂症是一种使人衰弱的常见精神疾病，影响着全球约2400万人和英国超过68.5万人。根据英国国家医疗服务体系的说法，这种情况的症状可能包括幻觉、妄想、思想混乱和行为变化。

来自伦敦大学学院和牛津大学的团队现在计划在更大的患者样本中使用这项技术，在更多样的语音环境中测试它是否在临床上有用。

Nour博士说：“我们正进入神经科学和心理健康研究的一个非常激动人心的时期。通过将最先进的人工智能语言模型和大脑扫描技术相结合，我们开始揭示意义是如何在大脑中构建的，以及这在精神疾病中可能会出问题。在医学中使用人工智能语言模式有着巨大的兴趣。如果这些工具被证明是安全可靠的，我希望他们将在未来十年内开始部署在诊所内。”